Addressing the Inconsistency in Bayesian Deep Learning via Generalized Laplace Approximation
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chen, Yinsong, Yu, Samson S., Li, Zhong, Lim, Chee Peng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
A Unified Framework for Uncertainty-Aware Explainable Artificial Intelligence: A Case Study in Power Quality Disturbance Classification
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
A Bayesian Framework for Uncertainty-Aware Explanations in Power Quality Disturbance Classification
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
Efficient Bayesian Updates for Deep Active Learning via Laplace Approximations
par: Huseljic, Denis, et autres
Publié: (2022)
par: Huseljic, Denis, et autres
Publié: (2022)
Variational Linearized Laplace Approximation for Bayesian Deep Learning
par: Ortega, Luis A., et autres
Publié: (2023)
par: Ortega, Luis A., et autres
Publié: (2023)
FSP-Laplace: Function-Space Priors for the Laplace Approximation in Bayesian Deep Learning
par: Cinquin, Tristan, et autres
Publié: (2024)
par: Cinquin, Tristan, et autres
Publié: (2024)
A Posterior-Predictive Variance Decomposition for Epistemic and Aleatoric Uncertainty in Wind Power Forecasting
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
Laplace Approximation for Bayesian Tensor Network Kernel Machines
par: Saiapin, Albert, et autres
Publié: (2026)
par: Saiapin, Albert, et autres
Publié: (2026)
Improving the Linearized Laplace Approximation via Quadratic Approximations
par: Jiménez, Pedro, et autres
Publié: (2026)
par: Jiménez, Pedro, et autres
Publié: (2026)
Tubular Riemannian Laplace Approximations for Bayesian Neural Networks
par: David, Rodrigo Pereira
Publié: (2025)
par: David, Rodrigo Pereira
Publié: (2025)
Corrected Integrated Laplace Approximation for Bayesian Inference in Latent Gaussian Models
par: Lai, Jinlin, et autres
Publié: (2026)
par: Lai, Jinlin, et autres
Publié: (2026)
Self-Supervised Laplace Approximation for Bayesian Uncertainty Quantification
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2026)
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2026)
Reducing Variance in Meta-Learning via Laplace Approximation for Regression Tasks
par: Reichlin, Alfredo, et autres
Publié: (2024)
par: Reichlin, Alfredo, et autres
Publié: (2024)
SPDE Methods for Nonparametric Bayesian Posterior Contraction and Laplace Approximation
par: Alberola-Boloix, Enric, et autres
Publié: (2026)
par: Alberola-Boloix, Enric, et autres
Publié: (2026)
Low Rank Based Subspace Inference for the Laplace Approximation of Bayesian Neural Networks
par: Faller, Josua, et autres
Publié: (2025)
par: Faller, Josua, et autres
Publié: (2025)
Riemannian Laplace Approximation with the Fisher Metric
par: Yu, Hanlin, et autres
Publié: (2023)
par: Yu, Hanlin, et autres
Publié: (2023)
Stratify: Rethinking Federated Learning for Non-IID Data through Balanced Sampling
par: Wong, Hui Yeok, et autres
Publié: (2025)
par: Wong, Hui Yeok, et autres
Publié: (2025)
Scalable Linearized Laplace Approximation via Surrogate Neural Kernel
par: Ortega, Luis A., et autres
Publié: (2026)
par: Ortega, Luis A., et autres
Publié: (2026)
Priors Matter: Addressing Misspecification in Bayesian Deep Q-Learning
par: van der Vaart, Pascal R., et autres
Publié: (2025)
par: van der Vaart, Pascal R., et autres
Publié: (2025)
From Deep Additive Kernel Learning to Last-Layer Bayesian Neural Networks via Induced Prior Approximation
par: Zhao, Wenyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Wenyuan, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Meta-Reinforcement Learning with Laplace Variational Recurrent Networks
par: de Vries, Joery A., et autres
Publié: (2025)
par: de Vries, Joery A., et autres
Publié: (2025)
Bayesian Computation in Deep Learning
par: Chen, Wenlong, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Wenlong, et autres
Publié: (2025)
laplax -- Laplace Approximations with JAX
par: Weber, Tobias, et autres
Publié: (2025)
par: Weber, Tobias, et autres
Publié: (2025)
Tracking Dynamic Gaussian Density with a Theoretically Optimal Sliding Window Approach
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2024)
MAYA: Addressing Inconsistencies in Generative Password Guessing through a Unified Benchmark
par: Corrias, William, et autres
Publié: (2025)
par: Corrias, William, et autres
Publié: (2025)
Theoretical Analysis of Measure Consistency Regularization for Partially Observed Data
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2026)
TAP: The Attention Patch for Cross-Modal Knowledge Transfer from Unlabeled Modality
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Yinsong, et autres
Publié: (2023)
Shaping Initial State Prevents Modality Competition in Multi-modal Fusion: A Two-stage Scheduling Framework via Fast Partial Information Decomposition
par: Tang, Jiaqi, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Jiaqi, et autres
Publié: (2025)
Locating and Mitigating Gradient Conflicts in Point Cloud Domain Adaptation via Saliency Map Skewness
par: Tang, Jiaqi, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Jiaqi, et autres
Publié: (2025)
Learning-Based WiFi Fingerprint Inpainting via Generative Adversarial Networks
par: Chan, Yu, et autres
Publié: (2024)
par: Chan, Yu, et autres
Publié: (2024)
Methods for Class-Imbalanced Learning with Support Vector Machines: A Review and an Empirical Evaluation
par: Rezvani, Salim, et autres
Publié: (2024)
par: Rezvani, Salim, et autres
Publié: (2024)
Bayesian Deep Learning Via Expectation Maximization and Turbo Deep Approximate Message Passing
par: Xu, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Wei, et autres
Publié: (2024)
Laplace Approximation For Tensor Train Kernel Machines In System Identification
par: Saiapin, Albert, et autres
Publié: (2025)
par: Saiapin, Albert, et autres
Publié: (2025)
Optimality of Sub-network Laplace Approximations: New Results and Methods
par: Raha, Swarnali, et autres
Publié: (2026)
par: Raha, Swarnali, et autres
Publié: (2026)
Improving Group Fairness in Knowledge Distillation via Laplace Approximation of Early Exits
par: Fasth, Edvin, et autres
Publié: (2025)
par: Fasth, Edvin, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Generative Adversarial Networks via Gaussian Approximation for Tabular Data Synthesis
par: Nasution, Bahrul Ilmi, et autres
Publié: (2026)
par: Nasution, Bahrul Ilmi, et autres
Publié: (2026)
Approximate Bayesian Inference via Bitstring Representations
par: Sladek, Aleksanteri, et autres
Publié: (2025)
par: Sladek, Aleksanteri, et autres
Publié: (2025)
On the Laplace Approximation as Model Selection Criterion for Gaussian Processes
par: Besginow, Andreas, et autres
Publié: (2024)
par: Besginow, Andreas, et autres
Publié: (2024)
Deep Learning Aided Laplace Based Bayesian Inference for Epidemiological Systems
par: Kwok, Wai Meng, et autres
Publié: (2022)
par: Kwok, Wai Meng, et autres
Publié: (2022)
Your Compiler is Backdooring Your Model: Understanding and Exploiting Compilation Inconsistency Vulnerabilities in Deep Learning Compilers
par: Chen, Simin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Simin, et autres
Publié: (2025)
Addressing Finite-Horizon MDPs via Low-Rank Tensor Value Approximation
par: Rozada, Sergio, et autres
Publié: (2025)
par: Rozada, Sergio, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
A Unified Framework for Uncertainty-Aware Explainable Artificial Intelligence: A Case Study in Power Quality Disturbance Classification
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026) -
A Bayesian Framework for Uncertainty-Aware Explanations in Power Quality Disturbance Classification
par: Chen, Yinsong, et autres
Publié: (2026) -
Efficient Bayesian Updates for Deep Active Learning via Laplace Approximations
par: Huseljic, Denis, et autres
Publié: (2022) -
Variational Linearized Laplace Approximation for Bayesian Deep Learning
par: Ortega, Luis A., et autres
Publié: (2023) -
FSP-Laplace: Function-Space Priors for the Laplace Approximation in Bayesian Deep Learning
par: Cinquin, Tristan, et autres
Publié: (2024)