Towards Bayesian Data Selection
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Rodemann, Julian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Generalization Bounds and Stopping Rules for Learning with Self-Selected Data
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Performative Learning Theory
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Semi-Supervised Learning guided by the Generalized Bayes Rule under Soft Revision
di: Dietrich, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dietrich, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Geometry of Benchmarks: A New Path Toward AGI
di: Chojecki, Przemyslaw
Pubblicazione: (2025)
di: Chojecki, Przemyslaw
Pubblicazione: (2025)
A Statistical Case Against Empirical Human-AI Alignment
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Networks Generalize on Low Complexity Data
di: Chatterjee, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chatterjee, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards a Sharp Analysis of Offline Policy Learning for $f$-Divergence-Regularized Contextual Bandits
di: Zhao, Qingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Qingyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws in Linear Regression: Compute, Parameters, and Data
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Convergence of Shallow ReLU Networks on Weakly Interacting Data
di: Dana, Léo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dana, Léo, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Statistical Properties of Generative Adversarial Models for Low Intrinsic Data Dimension
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Maximizing the Potential of Synthetic Data: Insights from Random Matrix Theory
di: Firdoussi, Aymane El, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Firdoussi, Aymane El, et al.
Pubblicazione: (2024)
Foundations of Structural Causal Models with Latent Selection
di: Chen, Leihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Leihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Statistical Analysis of Deep Federated Learning for Intrinsically Low-dimensional Data
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization Properties of Score-matching Diffusion Models for Intrinsically Low-dimensional Data
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chakraborty, Saptarshi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can Generative Artificial Intelligence Survive Data Contamination? Theoretical Guarantees under Contaminated Recursive Training
di: Wang, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Perturbative adaptive importance sampling for Bayesian LOO cross-validation
di: Chang, Joshua C, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Joshua C, et al.
Pubblicazione: (2024)
Don't Pass@k: A Bayesian Framework for Large Language Model Evaluation
di: Hariri, Mohsen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hariri, Mohsen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Laplace Approximation for Bayesian Uncertainty Quantification
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Efficient Online Exploration for Reinforcement Learning with Human Feedback
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Influence functions and regularity tangents for efficient active learning
di: Eaton, Frederik
Pubblicazione: (2024)
di: Eaton, Frederik
Pubblicazione: (2024)
From Spikes to Heavy Tails: Unveiling the Spectral Evolution of Neural Networks
di: Kothapalli, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kothapalli, Vignesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalising realisability in statistical learning theory under epistemic uncertainty
di: Cuzzolin, Fabio
Pubblicazione: (2024)
di: Cuzzolin, Fabio
Pubblicazione: (2024)
Training Implicit Generative Models via an Invariant Statistical Loss
di: de Frutos, José Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: de Frutos, José Manuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
U-Nets as Belief Propagation: Efficient Classification, Denoising, and Diffusion in Generative Hierarchical Models
di: Mei, Song
Pubblicazione: (2024)
di: Mei, Song
Pubblicazione: (2024)
Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models
di: Rajendran, Goutham, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rajendran, Goutham, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Sample Aggregation In Transfer Learning
di: Hanneke, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hanneke, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)
Diffusion Posterior Sampling is Computationally Intractable
di: Gupta, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning from Aggregate responses: Instance Level versus Bag Level Loss Functions
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Goodhart's law, with an application to value alignment
di: El-Mhamdi, El-Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: El-Mhamdi, El-Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
O(d/T) Convergence Theory for Diffusion Probabilistic Models under Minimal Assumptions
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Conformal Prediction Using E-Test Statistics
di: Balinsky, A. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balinsky, A. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Hierarchical Polynomials of Multiple Nonlinear Features with Three-Layer Networks
di: Fu, Hengyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Hengyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adapting to Unknown Low-Dimensional Structures in Score-Based Diffusion Models
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Gen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yulun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Online Learning with Unknown Constraints
di: Sridharan, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sridharan, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is Behavior Cloning All You Need? Understanding Horizon in Imitation Learning
di: Foster, Dylan J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Foster, Dylan J., et al.
Pubblicazione: (2024)
A comparative study of conformal prediction methods for valid uncertainty quantification in machine learning
di: Dewolf, Nicolas
Pubblicazione: (2024)
di: Dewolf, Nicolas
Pubblicazione: (2024)
Optimal rates for density and mode estimation with expand-and-sparsify representations
di: Sinha, Kaushik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sinha, Kaushik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Knowledge Distillation via Curriculum Extraction
di: Gupta, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Shivam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Risk Analysis and Design Against Adversarial Actions
di: Campi, Marco C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Campi, Marco C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Generalization Bounds and Stopping Rules for Learning with Self-Selected Data
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Performative Learning Theory
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Semi-Supervised Learning guided by the Generalized Bayes Rule under Soft Revision
di: Dietrich, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
The Geometry of Benchmarks: A New Path Toward AGI
di: Chojecki, Przemyslaw
Pubblicazione: (2025) -
A Statistical Case Against Empirical Human-AI Alignment
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2025)