DGP-LVM: Derivative Gaussian process latent variable models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mukherjee, Soham, Claassen, Manfred, Bürkner, Paul-Christian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Hilbert space methods for approximating multi-output latent variable Gaussian processes
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent variable estimation with composite Hilbert space Gaussian processes
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gaussian distributional structural equation models: A framework for modeling latent heteroscedasticity
di: Fazio, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fazio, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Posterior accuracy and calibration under misspecification in Bayesian generalized linear models
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prediction can be safely used as a proxy for explanation in causally consistent Bayesian generalized linear models
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Some models are useful, but how do we know which ones? Towards a unified Bayesian model taxonomy
di: Bürkner, Paul-Christian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bürkner, Paul-Christian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generalized Decomposition Priors on R2
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2024)
Intuitive Joint Priors for Bayesian Linear Multilevel Models: The R2D2M2 prior
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2022)
Simulation-based validation of Bayes factor computation
di: Modrák, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Modrák, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dependency-Aware Shrinkage Priors for High Dimensional Regression
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty calibration for latent-variable regression models
di: Duma, Zina-Sabrina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duma, Zina-Sabrina, et al.
Pubblicazione: (2025)
elicito: A Python Package for Expert Prior Elicitation
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2025)
Expert-elicitation method for non-parametric joint priors using normalizing flows
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2024)
Simulation-Based Prior Knowledge Elicitation for Parametric Bayesian Models
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bockting, Florence, et al.
Pubblicazione: (2023)
Detecting and diagnosing prior and likelihood sensitivity with power-scaling
di: Kallioinen, Noa, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Kallioinen, Noa, et al.
Pubblicazione: (2021)
Efficient Uncertainty Propagation in Bayesian Two-Step Procedures
di: Jedhoff, Svenja, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jedhoff, Svenja, et al.
Pubblicazione: (2025)
Opaque prior distributions in Bayesian latent variable models
di: Merkle, Edgar C., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Merkle, Edgar C., et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable skewed Bayesian inference for latent Gaussian models
di: Dutta, Shourya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dutta, Shourya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Functional structural equation modeling with latent variables
di: Asgari, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Asgari, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spatial-temporal prediction of forest attributes using latent Gaussian models and inventory data
di: May, Paul B., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: May, Paul B., et al.
Pubblicazione: (2025)
Primed Priors for Simulation-Based Validation of Bayesian Models
di: Fazio, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fazio, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
A latent variable model for identifying and characterizing food adulteration
di: Casa, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Casa, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2025)
A flexible class of latent variable models for the analysis of antibody response data
di: Giorgi, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Giorgi, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Posterior SBC: Simulation-Based Calibration Checking Conditional on Data
di: Säilynoja, Teemu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Säilynoja, Teemu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Misspecifications in structural equation modeling: The choice of latent variables, causal-formative constructs or composites
di: Bauer, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bauer, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
A mirror descent approach to maximum likelihood estimation in latent variable models
di: Crucinio, Francesca R.
Pubblicazione: (2025)
di: Crucinio, Francesca R.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian analysis of nonlinear structured latent factor models using a Gaussian Process Prior
di: Zhang, Yimang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yimang, et al.
Pubblicazione: (2025)
R2 priors for Grouped Variance Decomposition in High-dimensional Regression
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
Treatment response as a latent variable
di: Tosh, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tosh, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2025)
The co-varying ties between networks and item responses via latent variables
di: Wang, Selena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Selena, et al.
Pubblicazione: (2024)
The generalized Hausman test for detecting non-normality in the latent variable distribution of the two-parameter IRT model
di: Guastadisegni, Lucia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guastadisegni, Lucia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extremal graphical modeling with latent variables via convex optimization
di: Engelke, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Engelke, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
inlabru: software for fitting latent Gaussian models with non-linear predictors
di: Lindgren, Finn, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lindgren, Finn, et al.
Pubblicazione: (2024)
A brief introduction on latent variable based ordinal regression models with an application to survey data
di: Wieditz, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wieditz, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Bayesian joint longitudinal-survival model with a latent stochastic process for intensive longitudinal data
di: Abbott, Madeline R., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abbott, Madeline R., et al.
Pubblicazione: (2024)
LVM-GP: Uncertainty-Aware PDE Solver via coupling latent variable model and Gaussian process
di: Feng, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feng, Xiaodong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference
di: Elsemüller, Lasse, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Elsemüller, Lasse, et al.
Pubblicazione: (2023)
Uncertainty-Aware Surrogate-based Amortized Bayesian Inference for Computationally Expensive Models
di: Scheurer, Stefania, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Scheurer, Stefania, et al.
Pubblicazione: (2025)
Two-step estimation of latent trait models
di: Kuha, Jouni, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kuha, Jouni, et al.
Pubblicazione: (2023)
Phylogenetic latent space models for network data
di: Pavone, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pavone, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Hilbert space methods for approximating multi-output latent variable Gaussian processes
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Latent variable estimation with composite Hilbert space Gaussian processes
di: Mukherjee, Soham, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Gaussian distributional structural equation models: A framework for modeling latent heteroscedasticity
di: Fazio, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Posterior accuracy and calibration under misspecification in Bayesian generalized linear models
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Prediction can be safely used as a proxy for explanation in causally consistent Bayesian generalized linear models
di: Scholz, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2022)