Buchumschlag

Active Learning and Bayesian Optimization: a Unified Perspective to Learn with a Goal

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Di Fiore, Francesco, Nardelli, Michela, Mainini, Laura
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Physics-Aware Multifidelity Bayesian Optimization: a Generalized Formulation
von: Di Fiore, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Non-Myopic Multifidelity Bayesian Optimization
von: Di Fiore, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Self-Correcting Bayesian Optimization through Bayesian Active Learning
von: Hvarfner, Carl, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Informed Initialization for Bayesian Optimization and Active Learning
von: Hvarfner, Carl, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Active Learning for Censored Regression
von: Hüttel, Frederik Boe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Active Learning By Distribution Disagreement
von: Werner, Thorben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Loss-Driven Bayesian Active Learning
von: Huang, Zhuoyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pragmatic Curiosity: A Unified Framework for Hybrid Learning and Optimization via Active Inference
von: Li, Yingke, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PAC Apprenticeship Learning with Bayesian Active Inverse Reinforcement Learning
von: Bajgar, Ondrej, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters
von: Sloman, Sabina J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving Active Learning with a Bayesian Representation of Epistemic Uncertainty
von: Thomas, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey and Unifying Perspective
von: Darvariu, Victor-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Co-Learning Bayesian Optimization
von: Guo, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning of Model Discrepancy with Bayesian Experimental Design
von: Yang, Huchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Goal-Oriented Influence-Maximizing Data Acquisition for Learning and Optimization
von: Yao, Weichi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Goal-Oriented Sequential Bayesian Experimental Design for Causal Learning
von: Zhang, Zheyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Offline Model-Based RL via Active Model Selection: A Bayesian Optimization Perspective
von: Yang, Yu-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Perspective on Optimization in Machine Learning and Neuroscience: From Gradient Descent to Neural Adaptation
von: Fernández, Jesús García, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Direct Preference Optimization
von: Kveton, Branislav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Big Batch Bayesian Active Learning by Considering Predictive Probabilities
von: Ober, Sebastian W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Label Bayesian Active Learning with Inter-Label Relationships
von: Qi, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Continual Learning with Metaplastic Binary Bayesian Neural Networks
von: Cottart, Kellian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Making Better Use of Unlabelled Data in Bayesian Active Learning
von: Smith, Freddie Bickford, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Learning Paycheck Optimization for Multivariate Financial Goals
von: Alaluf, Melda, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization for Dynamic Pricing and Learning
von: Anand, Anush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Robust Optimization for Imitation Learning
von: Brown, Daniel S., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Goal-Oriented Lower-Tail Calibration of Gaussian Processes for Bayesian Optimization
von: Pion, Aurélien, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Active Learning Classification from a Signal Separation Perspective
von: Mhaskar, Hrushikesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Generalized Category Discovery: Learning and Forgetting from a Bayesian Perspective
von: Dai, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Goal-Conditioned Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning
von: Huang, Xingshuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Machine Learning: Bayesian Perspectives
von: Insua, David Rios, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Efficient Bayesian Updates for Deep Active Learning via Laplace Approximations
von: Huseljic, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Cost-effective Reduced-Order Modeling via Bayesian Active Learning
von: Rahmati, Amir Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Active Learning for Discrete Latent Variable Models
von: Jha, Aditi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Unifying Causal Representation Learning with the Invariance Principle
von: Yao, Dingling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Direct Acquisition Optimization for Low-Budget Active Learning
von: Zhao, Zhuokai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Collaborative and Federated Black-box Optimization: A Bayesian Optimization Perspective
von: Kontar, Raed Al
Veröffentlicht: (2024)

Unified Implementations of Recurrent Neural Networks in Multiple Deep Learning Frameworks
von: Martinuzzi, Francesco
Veröffentlicht: (2025)

Active Exploration in Bayesian Model-based Reinforcement Learning for Robot Manipulation
von: Plou, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Bayesian Affine Estimator and Active Learning for the Wiener Model
von: Vakili, Sasan, et al.
Veröffentlicht: (2025)