Bayesian Nonparametrics: An Alternative to Deep Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Moraffah, Bahman |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Nested Inheritance Dynamics
von: Moraffah, Bahman
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraffah, Bahman
Veröffentlicht: (2024)
A Generative Approach to Surrogate-based Black-box Attacks
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepRacer on Physical Track: Parameters Exploration and Performance Evaluation
von: Koparan, Sinan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koparan, Sinan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonparametric Bayesian Optimization for General Rewards
von: Zhang, Zishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Zishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Deep Bayesian Nonparametric Framework for Robust Mutual Information Estimation
von: Fazeliasl, Forough, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fazeliasl, Forough, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal Feature Selection for Responsible Machine Learning
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploiting Class Probabilities for Black-box Sentence-level Attacks
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneous Ordinal Structure Learning with Bayesian Nonparametric Complexity Discovery
von: Rafe, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rafe, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BN-Pool: Bayesian Nonparametric Pooling for Graphs
von: Castellana, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Castellana, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Nonparametric Mixed-Effect ODEs with Gaussian Processes
von: Martinelli, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Martinelli, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Functional Factor Models: Forecasting High-Dimensional Functional Time Series via Bayesian Nonparametric Factorization
von: Liu, Yirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Yirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Universal Approximation Power of Deep Residual Neural Networks via Nonlinear Control Theory
von: Tabuada, Paulo, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Tabuada, Paulo, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Bayesian Nonparametrics Meets Data-Driven Distributionally Robust Optimization
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Topology of Neural Network Superlevel Sets
von: Gharesifard, Bahman
Veröffentlicht: (2026)
von: Gharesifard, Bahman
Veröffentlicht: (2026)
Mapping the Edge of Chaos: Fractal-Like Boundaries in The Trainability of Decoder-Only Transformer Models
von: Torkamandi, Bahman
Veröffentlicht: (2025)
von: Torkamandi, Bahman
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning meets Nonparametric Regression: Are Weight-Decayed DNNs Locally Adaptive?
von: Zhang, Kaiqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Kaiqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Bayesian Nonparametric Perspective on Mahalanobis Distance for Out of Distribution Detection
von: Linderman, Randolph W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Linderman, Randolph W., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bayesian Computation in Deep Learning
von: Chen, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPDE Methods for Nonparametric Bayesian Posterior Contraction and Laplace Approximation
von: Alberola-Boloix, Enric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alberola-Boloix, Enric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Amortized Active Learning for Nonparametric Functions
von: Li, Cen-You, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Cen-You, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-Driven DRO and Economic Decision Theory: An Analytical Synthesis With Bayesian Nonparametric Advancements
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bariletto, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Streamlining Prediction in Bayesian Deep Learning
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Zero-shot LLM-guided Counterfactual Generation: A Case Study on NLP Model Evaluation
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EAGLE: A Domain Generalization Framework for AI-generated Text Detection
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can Large Language Models Infer Causal Relationships from Real-World Text?
von: Saklad, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saklad, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards LLM-guided Causal Explainability for Black-box Text Classifiers
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bhattacharjee, Amrita, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Likelihood-Free Adaptive Bayesian Inference via Nonparametric Distribution Matching
von: Lu, Wenhui Sophia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lu, Wenhui Sophia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Nonparametric Supervised Learning for Massive Data
von: Chaouch, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chaouch, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cross-Platform Hate Speech Detection with Weakly Supervised Causal Disentanglement
von: Sheth, Paras, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sheth, Paras, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Forecasting VIX using Bayesian Deep Learning
von: Hortúa, Héctor J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hortúa, Héctor J., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unstable Rankings in Bayesian Deep Learning Evaluation
von: Zhan, Qishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhan, Qishi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sample Complexity of Preference-Based Nonparametric Off-Policy Evaluation with Deep Networks
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Federated Bayesian Deep Learning: The Application of Statistical Aggregation Methods to Bayesian Models
von: Fischer, John, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fischer, John, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Transfer Learning with Flexible Nonparametric Posterior Sampling
von: Lee, Hyungi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Hyungi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inference for Deep Neural Network Estimators in Generalized Nonparametric Models
von: Meng, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Text Purification: A Large Language Model Approach for Defense
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Unifying Generator Loss Function for Generative Adversarial Networks
von: Veiner, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Veiner, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Prognostics of Multisensor Systems with Unknown and Unlabeled Failure Modes via Bayesian Nonparametric Process Mixtures
von: Fu, Kani, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Kani, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bayesian Nonparametric Dimensionality Reduction of Categorical Data for Predicting Severity of COVID-19 in Pregnant Women
von: Ajirak, Marzieh, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Ajirak, Marzieh, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Variational Linearized Laplace Approximation for Bayesian Deep Learning
von: Ortega, Luis A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ortega, Luis A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Nested Inheritance Dynamics
von: Moraffah, Bahman
Veröffentlicht: (2024) -
A Generative Approach to Surrogate-based Black-box Attacks
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
DeepRacer on Physical Track: Parameters Exploration and Performance Evaluation
von: Koparan, Sinan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Nonparametric Bayesian Optimization for General Rewards
von: Zhang, Zishi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Deep Bayesian Nonparametric Framework for Robust Mutual Information Estimation
von: Fazeliasl, Forough, et al.
Veröffentlicht: (2025)