Geometry-Aware Normalizing Wasserstein Flows for Optimal Causal Inference
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Hou, Kaiwen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
C-Learner: Constrained Learning for Causal Inference
di: Cai, Tiffany Tianhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Tiffany Tianhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Geometry-Aware Optimal Transport: Fast Intrinsic Dimension and Wasserstein Distance Estimation
di: Genans, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Genans, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning to Normalize on the SPD Manifold under Bures-Wasserstein Geometry
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causally Consistent Normalizing Flow
di: Zhou, Qingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Qingyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Computing Optimal Transport Maps and Wasserstein Barycenters Using Conditional Normalizing Flows
di: Visentin, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Visentin, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient Flows and Riemannian Structure in the Gromov-Wasserstein Geometry
di: Zhang, Zhengxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhengxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Wasserstein Gradient Flow over Variational Parameter Space for Variational Inference
di: Nguyen, Dai Hai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nguyen, Dai Hai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Wasserstein Gradient Flows for Batch Bayesian Optimal Experimental Design
di: Sharrock, Louis
Pubblicazione: (2026)
di: Sharrock, Louis
Pubblicazione: (2026)
Flowing Datasets with Wasserstein over Wasserstein Gradient Flows
di: Bonet, Clément, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bonet, Clément, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlowVAT: Normalizing Flow Variational Inference with Affine-Invariant Tempering
di: Qin, Juehang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Juehang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Statistical Inference via Generative Models: Flow Matching and Causal Inference
di: Eguchi, Shinto
Pubblicazione: (2026)
di: Eguchi, Shinto
Pubblicazione: (2026)
Robust Optimization in Causal Models and G-Causal Normalizing Flows
di: Visentin, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Visentin, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stable Training of Normalizing Flows for High-dimensional Variational Inference
di: Andrade, Daniel
Pubblicazione: (2024)
di: Andrade, Daniel
Pubblicazione: (2024)
Normalizing Flow Regression for Bayesian Inference with Offline Likelihood Evaluations
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Parameter-Efficient Distributional RL via Normalizing Flows and a Geometry-Aware Cramér Surrogate
di: C., Simo Alami, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: C., Simo Alami, et al.
Pubblicazione: (2025)
Marginal Causal Flows for Validation and Inference
di: Manela, Daniel de Vassimon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Manela, Daniel de Vassimon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Geometry-Aware Decoding with Wasserstein-Regularized Truncation and Mass Penalties for Large Language Models
di: Davoodi, Arash Gholami, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Davoodi, Arash Gholami, et al.
Pubblicazione: (2026)
Lévy-Flow Models: Heavy-Tail-Aware Normalizing Flows for Financial Risk Management
di: Drissi, Rachid
Pubblicazione: (2026)
di: Drissi, Rachid
Pubblicazione: (2026)
Extended Wasserstein-GAN Approach to Causal Distribution Learning: Density-Free Estimation and Minimax Optimality
di: Tamano, Shu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tamano, Shu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spatial Deconfounder: Interference-Aware Deconfounding for Spatial Causal Inference
di: Khot, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khot, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enabling Causal Discovery in Post-Nonlinear Models with Normalizing Flows
di: Hoang, Nu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hoang, Nu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Fast, Robust Elliptical Slice Sampling Implementation for Linearly Truncated Multivariate Normal Distributions
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Computation-Aware Gaussian Processes: Model Selection And Linear-Time Inference
di: Wenger, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wenger, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Stochastic Natural Gradient Variational Inference
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Why Semantic Entropy Fails: Geometry-Aware and Calibrated Uncertainty for Policy Optimization
di: Zhang, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zheyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Manifold Learning with Normalizing Flows: Towards Regularity, Expressivity and Iso-Riemannian Geometry
di: Diepeveen, Willem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diepeveen, Willem, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlexCausal: Flexible Causal Disentanglement via Structural Flow Priors and Manifold-Aware Interventions
di: Jin, Yutao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jin, Yutao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stick-Breaking Mixture Normalizing Flows with Component-Wise Tail Adaptation for Variational Inference
di: Han, Seungsu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Han, Seungsu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating Inference of Discrete Autoregressive Normalizing Flows by Selective Jacobi Decoding
di: Zhang, Jiaru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Wasserstein Gradient Flow for Generative Modeling through Unbalanced Optimal Transport
di: Choi, Jaemoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Jaemoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
PACE: Geometry-Aware Bridge Transport for Single-Cell Trajectory Inference
di: Yu, Chenglei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Chenglei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Piecewise Normalizing Flows
di: Bevins, Harry, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bevins, Harry, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distilling Normalizing Flows
di: Walton, Steven, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Walton, Steven, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preferential Normalizing Flows
di: Mikkola, Petrus, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mikkola, Petrus, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information Geometry of Wasserstein Statistics on Shapes and Affine Deformations
di: Amari, Shun-ichi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Amari, Shun-ichi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Out-of-Distribution Adaptation in Offline RL: Counterfactual Reasoning via Causal Normalizing Flows
di: Cho, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sliced-Wasserstein Distances and Flows on Cartan-Hadamard Manifolds
di: Bonet, Clément, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bonet, Clément, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conditional Lagrangian Wasserstein Flow for Time Series Imputation
di: Qian, Weizhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qian, Weizhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Slicing Wasserstein Over Wasserstein Via Functional Optimal Transport
di: Piening, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piening, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
FLUX: Geometry-Aware Longitudinal Flow Matching with Mixture of Experts
di: Caro, Josue Ortega, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Caro, Josue Ortega, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
C-Learner: Constrained Learning for Causal Inference
di: Cai, Tiffany Tianhui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Geometry-Aware Optimal Transport: Fast Intrinsic Dimension and Wasserstein Distance Estimation
di: Genans, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning to Normalize on the SPD Manifold under Bures-Wasserstein Geometry
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Causally Consistent Normalizing Flow
di: Zhou, Qingyang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Computing Optimal Transport Maps and Wasserstein Barycenters Using Conditional Normalizing Flows
di: Visentin, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)