Buchumschlag

Long-time asymptotics of noisy SVGD outside the population limit

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Priser, Victor, Bianchi, Pascal, Salim, Adil
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Probability
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Long run convergence of discrete-time interacting particle systems of the McKean-Vlasov type
von: Bianchi, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gaussian random field approximation via Stein's method with applications to wide random neural networks
von: Balasubramanian, Krishnakumar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large-width functional asymptotics for deep Gaussian neural networks
von: Bracale, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2021)

BN-Pool: Bayesian Nonparametric Pooling for Graphs
von: Castellana, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparing statistical and deep learning techniques for parameter estimation of continuous-time stochastic differentiable equations
von: Sankoh, Aroon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-asymptotic Analysis of Diffusion Annealed Langevin Monte Carlo for Generative Modelling
von: Cordero-Encinar, Paula, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extraction of informative statistical features in the problem of forecasting time series generated by It{ô}-type processes
von: Korolev, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Singular-limit analysis of gradient descent with noise injection
von: Shalova, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Birth-death dynamics for sampling: Global convergence, approximations and their asymptotics
von: Lu, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Student-t processes as infinite-width limits of posterior Bayesian neural networks
von: Caporali, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Admission Control of Quasi-Reversible Queueing Systems: Optimization and Reinforcement Learning
von: Comte, Céline, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical limits of correlation detection in trees
von: Ganassali, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Score matching for bridges without learning time-reversals
von: Baker, Elizabeth L., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive time series forecasting with markovian variance switching
von: Abélès, Baptiste, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fisher information dissipation for time inhomogeneous stochastic differential equations
von: Feng, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-asymptotic estimates for accelerated high order Langevin Monte Carlo algorithms
von: Neufeld, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion Processes on Implicit Manifolds
von: Kawasaki-Borruat, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Gradient-flow SDEs have unique transient population dynamics
von: Guan, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Momentum SVGD-EM for Accelerated Maximum Marginal Likelihood Estimation
von: Rozzio, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Universality of high-dimensional scaling limits of stochastic gradient descent
von: Gheissari, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Annealed Multiple Choice Learning: Overcoming limitations of Winner-takes-all with annealing
von: Perera, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sampling from multimodal distributions with warm starts: Non-asymptotic bounds for the Reweighted Annealed Leap-Point Sampler
von: Lee, Holden, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibration in Machine Learning Uncertainty Quantification: beyond consistency to target adaptivity
von: Pernot, Pascal
Veröffentlicht: (2023)

Non-asymptotic analysis of Langevin-type Monte Carlo algorithms
von: Nakakita, Shogo
Veröffentlicht: (2023)

The graph alignment problem: fundamental limits and efficient algorithms
von: Ganassali, Luca
Veröffentlicht: (2024)

Finite sample bounds for barycenter estimation in geodesic spaces
von: Brunel, Victor-Emmanuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Samplet limits and multiwavelets
von: Giacchi, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Equivalence of Random Network Distillation, Deep Ensembles, and Bayesian Inference
von: Zanger, Moritz A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Equalised Odds is not Equal Individual Odds: Post-processing for Group and Individual Fairness
von: Small, Edward A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Global universality via discrete-time signatures
von: Ceylan, Mihriban, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Permutation recovery of spikes in noisy high-dimensional tensor estimation
von: Arous, Gérard Ben, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Precise asymptotic analysis of Sobolev training for random feature models
von: Fisher, Katharine E, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-asymptotic quantisation of spherically symmetric distributions
von: Pronzato, Luc, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Poincaré Inequality for Local Log-Polyak-Lojasiewicz Measures : Non-asymptotic Analysis in Low-temperature Regime
von: Gong, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Non-asymptotic convergence analysis of the stochastic gradient Hamiltonian Monte Carlo algorithm with discontinuous stochastic gradient with applications to training of ReLU neural networks
von: Liang, Luxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Limits of Long-Context Transformers
von: Bruno, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging discrete and continuous state spaces: Exploring the Ehrenfest process in time-continuous diffusion models
von: Winkler, Ludwig, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Nonconvexity of Push-Forward Constraints and Its Consequences in Machine Learning
von: de Lara, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence Analysis for General Probability Flow ODEs of Diffusion Models in Wasserstein Distances
von: Gao, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A simple algorithm for output range analysis for deep neural networks
von: Rojas, Helder, et al.
Veröffentlicht: (2024)