Reparameterization invariance in approximate Bayesian inference
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Roy, Hrittik, Miani, Marco, Ek, Carl Henrik, Hennig, Philipp, Pförtner, Marvin, Tatzel, Lukas, Hauberg, Søren |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Bayes without Underfitting: Fully Correlated Deep Learning Posteriors via Alternating Projections
di: Miani, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Miani, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
VIKING: Deep variational inference with stochastic projections
di: Fadel, Samuel G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fadel, Samuel G., et al.
Pubblicazione: (2025)
Matrix-Free Least Squares Solvers: Values, Gradients, and What to Do With Them
di: Roy, Hrittik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roy, Hrittik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
Flexible and Efficient Probabilistic PDE Solvers through Gaussian Markov Random Fields
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradients of Functions of Large Matrices
di: Krämer, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Krämer, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2024)
FSP-Laplace: Function-Space Priors for the Laplace Approximation in Bayesian Deep Learning
di: Cinquin, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cinquin, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Debiasing Mini-Batch Quadratics for Applications in Deep Learning
di: Tatzel, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tatzel, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating Non-Conjugate Gaussian Processes By Trading Off Computation For Uncertainty
di: Tatzel, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tatzel, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Computation-Aware Kalman Filtering and Smoothing
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE Solvers
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Pförtner, Marvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bayesian generative models can flag performance loss, bias, and out-of-distribution image content
di: López-Pérez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: López-Pérez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Linearization Turns Neural Operators into Function-Valued Gaussian Processes
di: Magnani, Emilia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Magnani, Emilia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sample Path Regularity of Gaussian Processes from the Covariance Kernel
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2023)
laplax -- Laplace Approximations with JAX
di: Weber, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weber, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Affine Tracing: A New Paradigm for Probabilistic Linear Solvers
di: Hegde, Disha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hegde, Disha, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sketched Lanczos uncertainty score: a low-memory summary of the Fisher information
di: Miani, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Miani, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Laplacian Segmentation Networks Improve Epistemic Uncertainty Quantification
di: Zepf, Kilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zepf, Kilian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Constructive Disintegration and Conditional Modes
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Da Costa, Nathaël, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variance reduction of diffusion model's gradients with Taylor approximation-based control variate
di: Jeha, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jeha, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decoder ensembling for learned latent geometries
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Bayesian Inference for Nonlinear Conservation Laws
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2026)
A survey and benchmark of high-dimensional Bayesian optimization of discrete sequences
di: González-Duque, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: González-Duque, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Model-Based Reinforcement Learning Through Optimistic Thompson Sampling
di: Bayrooti, Jasmine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bayrooti, Jasmine, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Continuous Relaxation for Discrete Bayesian Optimization
di: Michael, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Michael, Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)
Simultaneous Optimization of Geodesics and Fréchet Means
di: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Nonparametric Dynamical Clustering of Time Series
di: Pérez-Herrero, Adrián, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pérez-Herrero, Adrián, et al.
Pubblicazione: (2025)
Connecting Neural Models Latent Geometries with Relative Geodesic Representations
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
No-Regret Thompson Sampling for Finite-Horizon Markov Decision Processes with Gaussian Processes
di: Bayrooti, Jasmine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bayrooti, Jasmine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Riemann$^2$: Learning Riemannian Submanifolds from Riemannian Data
di: Rozo, Leonel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rozo, Leonel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Geometric Contact Flows: Contactomorphisms for Dynamics and Control
di: Testa, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Testa, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Geometry and Topology via Multi-Chart Flows
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Hanlin, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Spacetime of Diffusion Models: An Information Geometry Perspective
di: Karczewski, Rafał, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karczewski, Rafał, et al.
Pubblicazione: (2025)
Position: Curvature Matrices Should Be Democratized via Linear Operators
di: Dangel, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dangel, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifying Metric Structures of Deep Latent Variable Models
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Syrota, Stas, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Likely Geometry of Generative Models
di: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Calabi-Yau metrics through Grassmannian learning and Donaldson's algorithm
di: Ek, Carl Henrik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ek, Carl Henrik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Scattering: A Principled Baseline for Uncertainty on Image Data
di: Fichera, Bernardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fichera, Bernardo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Extended Neural Contractive Dynamical Systems: On Multiple Tasks and Riemannian Safety Regions
di: Mohammadi, Hadi Beik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mohammadi, Hadi Beik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic Priors in Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization
di: Fehring, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fehring, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Bayes without Underfitting: Fully Correlated Deep Learning Posteriors via Alternating Projections
di: Miani, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024) -
VIKING: Deep variational inference with stochastic projections
di: Fadel, Samuel G., et al.
Pubblicazione: (2025) -
Matrix-Free Least Squares Solvers: Values, Gradients, and What to Do With Them
di: Roy, Hrittik, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Scaling up Probabilistic PDE Simulators with Structured Volumetric Information
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Flexible and Efficient Probabilistic PDE Solvers through Gaussian Markov Random Fields
di: Weiland, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)