Copertina

Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Sloman, Sabina J., Bharti, Ayush, Martinelli, Julien, Kaski, Samuel
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2023
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Proxy-informed Bayesian transfer learning with unknown sources
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2024)

Learning Relevant Contextual Variables Within Bayesian Optimization
di: Martinelli, Julien, et al.
Pubblicazione: (2023)

Representative, Informative, and De-Amplifying: Requirements for Robust Bayesian Active Learning under Model Misspecification
di: Tang, Roubing, et al.
Pubblicazione: (2025)

Robust Experimental Design via Generalised Bayesian Inference
di: Barlas, Yasir Zubayr, et al.
Pubblicazione: (2025)

Epistemic Errors of Imperfect Multitask Learners When Distributions Shift
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2025)

ALINE: Joint Amortization for Bayesian Inference and Active Data Acquisition
di: Huang, Daolang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Anchor-Based Heteroscedastic Noise for Preferential Bayesian Optimization
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2024)

Online Sharp-Calibrated Bayesian Optimization
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2026)

Cost-aware simulation-based inference
di: Bharti, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2024)

In-Context Black-Box Optimization with Unreliable Feedback
di: Blumer, Nicolas Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Robust and Computation-Aware Gaussian Processes
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2025)

PABBO: Preferential Amortized Black-Box Optimization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

In-Context Multi-Objective Optimization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Meta-Learning with Expert Feedback for Task-Shift Adaptation through Causal Embeddings
di: Mäkinen, Lotta, et al.
Pubblicazione: (2026)

Elicitation-Augmented Bayesian Optimization
di: Haltia, Alvar, et al.
Pubblicazione: (2026)

Machine Learning-based Unfolding for Cross Section Measurements in the Presence of Nuisance Parameters
di: Zhu, Huanbiao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multi-Objective Bayesian Optimization via Adaptive \varepsilon-Constraints Decomposition
di: Yang, Yaohong, et al.
Pubblicazione: (2026)

Mixture-Model Preference Learning for Many-Objective Bayesian Optimization
di: Dubey, Manisha, et al.
Pubblicazione: (2026)

Late Fusion Multi-task Learning for Semiparametric Inference with Nuisance Parameters
di: Bhattacharya, Sohom, et al.
Pubblicazione: (2025)

Amortized Bayesian Experimental Design for Decision-Making
di: Huang, Daolang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bayesian Conformal Prediction as a Decision Risk Problem
di: Wu, Fanyi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Bayesian Design of Experiments in the Presence of Nuisance Parameters
di: Golchi, Shirin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Incorporating Expert Knowledge into Bayesian Causal Discovery of Mixtures of Directed Acyclic Graphs
di: Björkman, Zachris, et al.
Pubblicazione: (2025)

Classification under Nuisance Parameters and Generalized Label Shift in Likelihood-Free Inference
di: Masserano, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bayesian Meta-Learning for Improving Generalizability of Health Prediction Models With Similar Causal Mechanisms
di: Wharrie, Sophie, et al.
Pubblicazione: (2023)

Time-Aware Latent Space Bayesian Optimization
di: Vu, Tuan A., et al.
Pubblicazione: (2026)

Robust Simulation-Based Inference under Missing Data via Neural Processes
di: Verma, Yogesh, et al.
Pubblicazione: (2025)

Cooperative Bayesian Optimization for Imperfect Agents
di: Khoshvishkaie, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stochastic Gradients under Nuisances
di: Yu, Facheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series
di: Nikitin, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)

A Theory of Random Graph Shift in Truncated-Spectrum vRKHS
di: Wan, Zhang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Meta Learning not to Learn: Robustly Informing Meta-Learning under Nuisance-Varying Families
di: McConnell, Louis
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Nonparametric Mixed-Effect ODEs with Gaussian Processes
di: Martinelli, Julien, et al.
Pubblicazione: (2026)

Bayesian Active Learning of (small) Quantile Sets through Expected Estimator Modification
di: Abdelmalek-Lomenech, Romain Ait, et al.
Pubblicazione: (2025)

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

CREDO: Epistemic-Aware Conformalized Credal Envelopes for Regression
di: Cabezas, Luben M. C., et al.
Pubblicazione: (2026)

Transformer Normalisation Layers and the Independence of Semantic Subspaces
di: Menary, Stephen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Position: Biology is the Challenge Physics-Informed ML Needs to Evolve
di: Martinelli, Julien
Pubblicazione: (2025)

Input-gradient space particle inference for neural network ensembles
di: Trinh, Trung, et al.
Pubblicazione: (2023)

Point-Identification of a Robust Predictor Under Latent Shift with Imperfect Proxies
di: Rahiminasab, Zahra, et al.
Pubblicazione: (2026)