Provably Scalable Black-Box Variational Inference with Structured Variational Families
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ko, Joohwan, Kim, Kyurae, Kim, Woo Chang, Gardner, Jacob R. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Linear Convergence of Black-Box Variational Inference: Should We Stick the Landing?
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Convergence of Black-Box Variational Inference
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023)
Nearly Dimension-Independent Convergence of Mean-Field Black-Box Variational Inference
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Demystifying SGD with Doubly Stochastic Gradients
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Gradient Variational Inference with Price's Gradient Estimator from Bures-Wasserstein to Parameter Space
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tuning Sequential Monte Carlo Samplers via Greedy Incremental Divergence Minimization
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Approximation with Biased MCMC for Expectation Maximization
di: Gruffaz, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gruffaz, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Amortized Factor Inference Networks for Posterior Inference
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Model-Informed Flows for Bayesian Inference
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Stochastic Natural Gradient Variational Inference
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Latent Target Score Matching, with an application to Simulation-Based Inference
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Behavior and Convergence of Local Bayesian Optimization
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Kaiwen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Mixture Learning in Black-Box Variational Inference
di: Hotti, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hotti, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variance Control for Black Box Variational Inference Using The James-Stein Estimator
di: Dayta, Dominic B.
Pubblicazione: (2024)
di: Dayta, Dominic B.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Exponential Integration for Stable Gaussian Mixture Black-Box Variational Inference
di: Che, Baojun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Che, Baojun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Black Box Variational Inference with a Deterministic Objective: Faster, More Accurate, and Even More Black Box
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Giordano, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Variational Inference in Location-Scale Families: Exact Recovery of the Mean and Correlation Matrix
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2024)
Purely Agent-Driven Black-Box Optimization for Biological Design
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Variational Transdimensional Inference
di: Davies, Laurence, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Davies, Laurence, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximation-Aware Bayesian Optimization
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pathwise Gradient Variance Reduction with Control Variates in Variational Inference
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ng, Kenyon, et al.
Pubblicazione: (2024)
BOOOM: Loss-Function-Agnostic Black-Box Optimization over Orthonormal Manifolds for Machine Learning and Statistical Inference
di: Kim, Beomchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Beomchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Structured Optimal Variational Inference for Dynamic Latent Space Models
di: Zhao, Peng, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhao, Peng, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Memetic Algorithm based on Variational Autoencoder for Black-Box Discrete Optimization with Epistasis among Parameters
di: Kato, Aoi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kato, Aoi, et al.
Pubblicazione: (2025)
GLOVA: Global and Local Variation-Aware Analog Circuit Design with Risk-Sensitive Reinforcement Learning
di: Kim, Dongjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Dongjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Variational Bayesian Modeling of Haze Degradation Process
di: Im, Eun Woo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Im, Eun Woo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variational Inference for Bayesian MIDAS Regression
di: Simeone, Luigi
Pubblicazione: (2026)
di: Simeone, Luigi
Pubblicazione: (2026)
Modeling Choice via Self-Attention
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ko, Joohwan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Variational Inference for Uncertainty Quantification: an Analysis of Trade-offs
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2024)
Large-scale Score-based Variational Posterior Inference for Bayesian Deep Neural Networks
di: Kim, Minyoung
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Minyoung
Pubblicazione: (2026)
Even More Guarantees for Variational Inference in the Presence of Symmetries
di: Zellinger, Lena, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zellinger, Lena, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rotated Mean-Field Variational Inference and Iterative Gaussianization
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Multi-Output Gaussian Processes with Stochastic Variational Inference
di: Jiang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analysis of kinetic Langevin Monte Carlo under the stochastic exponential Euler discretization from underdamped all the way to overdamped
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brain-like Variational Inference
di: Vafaii, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vafaii, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalized Guarantees for Variational Inference in the Presence of Even and Elliptical Symmetry
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Margossian, Charles C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Inference Using Material Point Method
di: Huang, Yongchao
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yongchao
Pubblicazione: (2024)
Scalable Bayesian Low-Rank Adaptation of Large Language Models via Stochastic Variational Subspace Inference
di: Samplawski, Colin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Samplawski, Colin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variational Grey-Box Dynamics Matching
di: Singh, Gurjeet Sangra, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Singh, Gurjeet Sangra, et al.
Pubblicazione: (2026)
FlowVAT: Normalizing Flow Variational Inference with Affine-Invariant Tempering
di: Qin, Juehang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Juehang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Linear Convergence of Black-Box Variational Inference: Should We Stick the Landing?
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023) -
On the Convergence of Black-Box Variational Inference
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Nearly Dimension-Independent Convergence of Mean-Field Black-Box Variational Inference
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Demystifying SGD with Doubly Stochastic Gradients
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Stochastic Gradient Variational Inference with Price's Gradient Estimator from Bures-Wasserstein to Parameter Space
di: Kim, Kyurae, et al.
Pubblicazione: (2026)