Streaming data recovery via Bayesian tensor train decomposition
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Huang, Yunyu, Feng, Yani, Liao, Qifeng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
How many measurements are enough? Bayesian recovery in inverse problems with general distributions
di: Adcock, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adcock, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Substitute adjustment via recovery of latent variables
di: Adams, Jeffrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Adams, Jeffrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning single-index models via harmonic decomposition
di: Joshi, Nirmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Joshi, Nirmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Central Limit Theorem for Bayesian Neural Network trained with Variational Inference
di: Descours, Arnaud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Descours, Arnaud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Consistent support recovery for high-dimensional diffusions
di: Marushkevych, Dmytro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Marushkevych, Dmytro, et al.
Pubblicazione: (2025)
MIST: Reliable Streaming Decision Trees for Online Class-Incremental Learning via McDiarmid Bound
di: Pham, Phu-Hoa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pham, Phu-Hoa, et al.
Pubblicazione: (2026)
Oja's Algorithm for Streaming Sparse PCA
di: Kumar, Syamantak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Syamantak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a mathematical theory for consistency training in diffusion models
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Bayesian Inference via Variational Approximations of Generalized Rho-Posteriors
di: Khribch, EL Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khribch, EL Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalization in Representation Models via Random Matrix Theory: Application to Recurrent Networks
di: Moakher, Yessin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Moakher, Yessin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Bayesian Inversion
di: Adler, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Adler, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2018)
Adaptive finite element type decomposition of Gaussian processes
di: Kim, Jaehoan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jaehoan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Susceptibilities and Patterning: A Primer on Linear Response in Bayesian Learning
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sequential Bayesian Neural Subnetwork Ensembles
di: Jantre, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jantre, Sanket, et al.
Pubblicazione: (2022)
On uncertainty-penalized Bayesian information criterion
di: Thanasutives, Pongpisit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Thanasutives, Pongpisit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Analysis for Over-parameterized Linear Model via Effective Spectra
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wakayama, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Nonlinear Bayesian Update via Ensemble Kernel Regression with Clustering and Subsampling
di: Lee, Yoonsang
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Yoonsang
Pubblicazione: (2025)
Optimal sparse phase retrieval via a quasi-Bayesian approach
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2025)
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2025)
Beyond Sin-Squared Error: Linear-Time Entrywise Uncertainty Quantification for Streaming PCA
di: Kumar, Syamantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Syamantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Frequentist Guarantees of Distributed (Non)-Bayesian Inference
di: Wu, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal and exact recovery on general non-uniform Hypergraph Stochastic Block Model
di: Dumitriu, Ioana, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dumitriu, Ioana, et al.
Pubblicazione: (2023)
Singular Fluctuation as Specific Heat in Bayesian Learning
di: Plummer, Sean
Pubblicazione: (2025)
di: Plummer, Sean
Pubblicazione: (2025)
Thermodynamic Response Functions in Singular Bayesian Models
di: Plummer, Sean
Pubblicazione: (2026)
di: Plummer, Sean
Pubblicazione: (2026)
Partial recovery and weak consistency in the non-uniform hypergraph Stochastic Block Model
di: Dumitriu, Ioana, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Dumitriu, Ioana, et al.
Pubblicazione: (2021)
An Algorithm for Streaming Differentially Private Data
di: Kumar, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Marginal and training-conditional guarantees in one-shot federated conformal prediction
di: Humbert, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Humbert, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Statistical Theory of Contrastive Pre-training and Multimodal Generative AI
di: Oko, Kazusato, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oko, Kazusato, et al.
Pubblicazione: (2025)
How many samples are needed to train a deep neural network?
di: Golestaneh, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Golestaneh, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalized Bayesian Additive Regression Trees: Theory and Software
di: Saha, Enakshi
Pubblicazione: (2023)
di: Saha, Enakshi
Pubblicazione: (2023)
Can Bayesian Neural Networks Make Confident Predictions?
di: Fisher, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fisher, Katharine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Misclassification bounds for PAC-Bayesian sparse deep learning
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)
An Equivalence between Bayesian Priors and Penalties in Variational Inference
di: Wolinski, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Wolinski, Pierre, et al.
Pubblicazione: (2020)
Optimal training-conditional regret for online conformal prediction
di: Liang, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liang, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Cramér-Rao Bound Estimation with Score-Based Models
di: Crafts, Evan Scope, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Crafts, Evan Scope, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalized Power Priors for Improved Bayesian Inference with Historical Data
di: Kimura, Masanari, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kimura, Masanari, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational bagging: a robust approach for Bayesian uncertainty quantification
di: Fan, Shitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Shitao, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Reconstructing Training Data From Bayesian Posteriors and Trained Models
di: Wynne, George
Pubblicazione: (2025)
di: Wynne, George
Pubblicazione: (2025)
SPDE Methods for Nonparametric Bayesian Posterior Contraction and Laplace Approximation
di: Alberola-Boloix, Enric, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alberola-Boloix, Enric, et al.
Pubblicazione: (2026)
The curse of overparametrization in adversarial training: Precise analysis of robust generalization for random features regression
di: Hassani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hassani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2022)
Empirical Bayes for Dynamic Bayesian Networks Using Generalized Variational Inference
di: Kungurtsev, Vyacheslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kungurtsev, Vyacheslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
How many measurements are enough? Bayesian recovery in inverse problems with general distributions
di: Adcock, Ben, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Substitute adjustment via recovery of latent variables
di: Adams, Jeffrey, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learning single-index models via harmonic decomposition
di: Joshi, Nirmit, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Central Limit Theorem for Bayesian Neural Network trained with Variational Inference
di: Descours, Arnaud, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Consistent support recovery for high-dimensional diffusions
di: Marushkevych, Dmytro, et al.
Pubblicazione: (2025)