Central Limit Theorem for Bayesian Neural Network trained with Variational Inference
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Descours, Arnaud, Huix, Tom, Guillin, Arnaud, Michel, Manon, Moulines, Éric, Nectoux, Boris |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Quasi-stationarity of the Dyson Brownian motion with collisions
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
Jamming pair of general run-and-tumble particles: Exact results, symmetries and steady-state universality classes
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2023)
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2023)
Long-time analysis of a pair of on-lattice and continuous run-and-tumble particles with jamming interactions
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
Activity-driven clustering and many-body steady state of jamming run-and-tumble particles
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2025)
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Inference with Shaped Deep Non-linear MLPs
par: Hanin, Boris, et autres
Publié: (2026)
par: Hanin, Boris, et autres
Publié: (2026)
Large deviations of the empirical measures of a strong-Feller Markov process inside a subset and quasi-ergodic distribution
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
Limit Theorems for Stochastic Gradient Descent in High-Dimensional Single-Layer Networks
par: Rangriz, Parsa
Publié: (2025)
par: Rangriz, Parsa
Publié: (2025)
Uniform-in-time concentration in two-layer neural networks via transportation inequalities
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2026)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2026)
Gradient Projection onto Historical Descent Directions for Communication-Efficient Federated Learning
par: Descours, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
par: Descours, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity
par: Plassier, Vincent, et autres
Publié: (2024)
par: Plassier, Vincent, et autres
Publié: (2024)
Improved Central Limit Theorem and Bootstrap Approximations for Linear Stochastic Approximation
par: Butyrin, Bogdan, et autres
Publié: (2025)
par: Butyrin, Bogdan, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Inference with Deep Weakly Nonlinear Networks
par: Hanin, Boris, et autres
Publié: (2024)
par: Hanin, Boris, et autres
Publié: (2024)
Sampling from Constrained Gibbs Measures: with Applications to High-Dimensional Bayesian Inference
par: Wang, Ruixiao, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Ruixiao, et autres
Publié: (2026)
Variational Optimality of Föllmer Processes in Generative Diffusions
par: Chen, Yifan, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Yifan, et autres
Publié: (2026)
Long time behavior of killed Feynman-Kac semigroups with singular Schr{ö}dinger potentials
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
Generalized Langevin And Nos{é}-hoover Processes Absorbed At The Boundary Of A Metastable Domain
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
Theoretical Guarantees for Variational Inference with Fixed-Variance Mixture of Gaussians
par: Huix, Tom, et autres
Publié: (2024)
par: Huix, Tom, et autres
Publié: (2024)
On determinantal point processes with nonsymmetric kernels
par: Arnaud, Poinas
Publié: (2024)
par: Arnaud, Poinas
Publié: (2024)
Are Bayesian networks typically faithful?
par: Boeken, Philip, et autres
Publié: (2024)
par: Boeken, Philip, et autres
Publié: (2024)
Finite-Dimensional Gaussian Approximation for Deep Neural Networks: Universality in Random Weights
par: Balasubramanian, Krishnakumar, et autres
Publié: (2025)
par: Balasubramanian, Krishnakumar, et autres
Publié: (2025)
Approximating Langevin Monte Carlo with ResNet-like Neural Network architectures
par: Miranda, Charles, et autres
Publié: (2023)
par: Miranda, Charles, et autres
Publié: (2023)
Diffusion annealed Langevin dynamics: a theoretical study
par: Cattiaux, Patrick, et autres
Publié: (2025)
par: Cattiaux, Patrick, et autres
Publié: (2025)
Limit theorems of Chatterjee's rank correlation
par: Lin, Zhexiao, et autres
Publié: (2022)
par: Lin, Zhexiao, et autres
Publié: (2022)
Variational Tail Bounds for Norms of Random Vectors and Matrices
par: Bahmani, Sohail
Publié: (2025)
par: Bahmani, Sohail
Publié: (2025)
Generating Rectifiable Measures through Neural Networks
par: Riegler, Erwin, et autres
Publié: (2024)
par: Riegler, Erwin, et autres
Publié: (2024)
The feasibility of multi-graph alignment: a Bayesian approach
par: Vassaux, Louis, et autres
Publié: (2025)
par: Vassaux, Louis, et autres
Publié: (2025)
Improved Finite-Particle Convergence Rates for Stein Variational Gradient Descent
par: Banerjee, Sayan, et autres
Publié: (2024)
par: Banerjee, Sayan, et autres
Publié: (2024)
Joint stochastic localization and applications
par: Alberts, Tom, et autres
Publié: (2025)
par: Alberts, Tom, et autres
Publié: (2025)
Statistical Consistency of Discrete-to-Continuous Limits of Determinantal Point Processes
par: Jaquard, Hugo, et autres
Publié: (2026)
par: Jaquard, Hugo, et autres
Publié: (2026)
Nonlinear Bayesian Update via Ensemble Kernel Regression with Clustering and Subsampling
par: Lee, Yoonsang
Publié: (2025)
par: Lee, Yoonsang
Publié: (2025)
Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Estimation of Multivariate Piecewise Polynomials and Bounded Variation Functions by Optimal Decision Trees
par: Chatterjee, Sabyasachi, et autres
Publié: (2019)
par: Chatterjee, Sabyasachi, et autres
Publié: (2019)
Error estimates between SGD with momentum and underdamped Langevin diffusion
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024)
Variations on the Expectation due to Changes in the Probability Measure
par: Perlaza, Samir M., et autres
Publié: (2025)
par: Perlaza, Samir M., et autres
Publié: (2025)
Pointwise Generalization in Deep Neural Networks
par: Li, Shaojie, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Shaojie, et autres
Publié: (2026)
Saddle Point Approximation and Central Limit Theorem for Densities in high dimensions
par: Katsevich, Alexander
Publié: (2025)
par: Katsevich, Alexander
Publié: (2025)
Convergence rate of random scan Coordinate Ascent Variational Inference under log-concavity
par: Lavenant, Hugo, et autres
Publié: (2024)
par: Lavenant, Hugo, et autres
Publié: (2024)
Statistical Limits in Random Tensors with Multiple Correlated Spikes
par: Qi, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Qi, Yang, et autres
Publié: (2025)
Geometric Autoencoder Priors for Bayesian Inversion: Learn First Observe Later
par: Vadeboncoeur, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
par: Vadeboncoeur, Arnaud, et autres
Publié: (2025)
Probabilistic Inference and Learning with Stein's Method
par: Liu, Qiang, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Qiang, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Quasi-stationarity of the Dyson Brownian motion with collisions
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2025) -
Jamming pair of general run-and-tumble particles: Exact results, symmetries and steady-state universality classes
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2023) -
Long-time analysis of a pair of on-lattice and continuous run-and-tumble particles with jamming interactions
par: Guillin, Arnaud, et autres
Publié: (2024) -
Activity-driven clustering and many-body steady state of jamming run-and-tumble particles
par: Hahn, Leo, et autres
Publié: (2025) -
Bayesian Inference with Shaped Deep Non-linear MLPs
par: Hanin, Boris, et autres
Publié: (2026)