Buchumschlag

Bayesian Online Natural Gradient (BONG)

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jones, Matt, Chang, Peter, Murphy, Kevin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Computation
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Natural Gradient Descent for Online Continual Learning
von: Khawand, Joe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic Gradient Alignment for Online Data Mixing
von: Fan, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Differentially Private Online Bayesian Estimation With Adaptive Truncation
von: Yıldırım, Sinan
Veröffentlicht: (2023)

Online Bayesian Experimental Design for Partially Observed Dynamical Systems
von: Pérez-Vieites, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inversion-Free Natural Gradient Descent on Riemannian Manifolds
von: Draca, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Wasserstein Gradient Flows for Batch Bayesian Optimal Experimental Design
von: Sharrock, Louis
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Ensembling: Insights from Online Optimization and Empirical Bayes
von: Waxman, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Bayesian Imbalanced Learning with Bregman-Calibrated Deep Networks
von: Alsulaimawi, Zahir
Veröffentlicht: (2026)

Utilising Gradient-Based Proposals Within Sequential Monte Carlo Samplers for Training of Partial Bayesian Neural Networks
von: Millard, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Natural Language Processing and Multimodal Stock Price Prediction
von: Taylor, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Natural Extension To Online Algorithms For Hybrid RL With Limited Coverage
von: Tan, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Momentum Recalibration in Online Gradient Learning
von: Yao, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable Bayesian Inference for Generalized Linear Mixed Models via Stochastic Gradient MCMC
von: Berchuck, Samuel I., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Logit Disagreement: OoD Detection with Bayesian Neural Networks
von: Raina, Kevin
Veröffentlicht: (2025)

LILO: Bayesian Optimization with Natural Language Feedback
von: Kobalczyk, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CONGO: Compressive Online Gradient Optimization
von: Carleton, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reawakening knowledge: Anticipatory recovery from catastrophic interference via structured training
von: Yang, Yanlai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging heterogeneity for identifiability: Bayesian order-based learning of multiple DAGs
von: Chang, Hyunwoong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

STAG: Structural Test-time Alignment of Gradients for Online Adaptation
von: Shin, Juhyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forward Direct Feedback Alignment for Online Gradient Estimates of Spiking Neural Networks
von: Bacho, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization for Mixed-Variable Problems in the Natural Sciences
von: Zhang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Small Gradient Norm Regret for Online Convex Optimization
von: Gao, Wenzhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AGGC: Adaptive Group Gradient Clipping for Stabilizing Large Language Model Training
von: Li, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reinforcement Learning: An Overview
von: Murphy, Kevin
Veröffentlicht: (2024)

A unifying framework for generalised Bayesian online learning in non-stationary environments
von: Duran-Martin, Gerardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analyzing Regional Impacts of Climate Change using Natural Language Processing Techniques
von: Mallick, Tanwi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Condensed Stein Variational Gradient Descent for Uncertainty Quantification of Neural Networks
von: Padmanabha, Govinda Anantha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Natural Language-Based Synthetic Data Generation for Cluster Analysis
von: Zellinger, Michael J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Natural Gradient Fine-Tuning of CLIP Models via Kalman Filtering
von: Abdi, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inverse-Free Fast Natural Gradient Descent Method for Deep Learning
von: Ou, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Modeling of Zero-Shot Classifications for Urban Flood Detection
von: Franchi, Matt, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Multiple Multivariate Density-Density Regression
von: Nguyen, Khai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Strategic Classification
von: Cohen, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient-based optimization for variational empirical Bayes multiple regression
von: Banerjee, Saikat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online Statistical Inference for Contextual Bandits via Stochastic Gradient Descent
von: Chang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Online Performance Estimation with Unlabeled Data: A Bayesian Application of the Hui-Walter Paradigm
von: Slote, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient Regularized Natural Gradients
von: Dash, Satya Prakash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

BlackJAX: Composable Bayesian inference in JAX
von: Cabezas, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Online learning in bandits with predicted context
von: Guo, Yongyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Multivariate Density-Density Regression
von: Nguyen, Khai, et al.
Veröffentlicht: (2025)