Learning Time-Varying Multi-Region Brain Communications via Scalable Markovian Gaussian Processes
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Weihan, Wang, Yule, Li, Chengrui, Wu, Anqi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Multi-Region Markovian Gaussian Process: An Efficient Method to Discover Directional Communications Across Multiple Brain Regions
di: Li, Weihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Weihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Forward $χ^2$ Divergence Based Variational Importance Sampling
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Differentiable Partially Observable Generalized Linear Model with Forward-Backward Message Passing
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Behavior-Relevant and Disentangled Neural Dynamics with Generative Diffusion Models
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Revisit of Total Correlation in Disentangled Variational Auto-Encoder with Partial Disentanglement
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Disentangled Low-Rank RNN Framework for Uncovering Neural Connectivity and Dynamics
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extraction and Recovery of Spatio-Temporal Structure in Latent Dynamics Alignment with Diffusion Models
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning When to Look: On-Demand Keypoint-Video Fusion for Animal Behavior Analysis
di: Li, Weihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Weihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Time-Varying Gaussian Process Bandits with Unknown Prior
di: Ziomek, Juliusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ziomek, Juliusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
No-Regret Gaussian Process Optimization of Time-Varying Functions
di: Mauduit, Eliabelle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mauduit, Eliabelle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe Time-Varying Optimization based on Gaussian Processes with Spatio-Temporal Kernel
di: Li, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Multi-Output Gaussian Processes with Stochastic Variational Inference
di: Jiang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Graph Condensation via Gaussian Process
di: Wang, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Lin, et al.
Pubblicazione: (2025)
ReDiSC: A Reparameterized Masked Diffusion Model for Scalable Node Classification with Structured Predictions
di: Li, Yule, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yule, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theory and Algorithms for Learning with Multi-Class Abstention and Multi-Expert Deferral
di: Mao, Anqi
Pubblicazione: (2025)
di: Mao, Anqi
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Modeling and Estimation of Linear Time-Varying Systems using Neural Networks and Gaussian Processes
di: Shulman, Yaniv
Pubblicazione: (2025)
di: Shulman, Yaniv
Pubblicazione: (2025)
Scalable Bayesian Optimization via Focalized Sparse Gaussian Processes
di: Wei, Yunyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Yunyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Varied-Density Clustering via Graph Propagation
di: Pham, Ninh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pham, Ninh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Multi-Task Gaussian Process Over Heterogeneous Input Domains
di: Liu, Haitao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Haitao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process Surrogate with Active Learning
di: Chang, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Gaussian Processes with Latent Kronecker Structure
di: Lin, Jihao Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Jihao Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Deep Basis Kernel Gaussian Processes
di: Zhu, Yunqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yunqin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Random Features for Scalable Gaussian Processes
di: Zhang, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pareto Set Learning for Multi-Objective Reinforcement Learning
di: Liu, Erlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Erlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Calibrating Transformers via Sparse Gaussian Processes
di: Chen, Wenlong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Wenlong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exponential Topology-enabled Scalable Communication in Multi-agent Reinforcement Learning
di: Li, Xinran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xinran, et al.
Pubblicazione: (2025)
BOFormer: Learning to Solve Multi-Objective Bayesian Optimization via Non-Markovian RL
di: Hung, Yu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hung, Yu-Heng, et al.
Pubblicazione: (2025)
A hitchhiker's guide to Poisson gradient estimation
di: Ibrahim, Michael, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ibrahim, Michael, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning High-Order Relationships of Brain Regions
di: Qiu, Weikang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qiu, Weikang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning Time-Varying Graph Signals via Koopman
di: Krishnan, Sivaram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Krishnan, Sivaram, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Offline Reinforcement Learning for Non-Markovian Decision Processes
di: Huang, Ruiquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Ruiquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regularized Multi-output Gaussian Convolution Process with Domain Adaptation
di: Xinming, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xinming, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning Model Acceleration and Optimization Strategies for Real-Time Recommendation Systems
di: Shao, Junli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shao, Junli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate and Scalable Stochastic Gaussian Process Regression via Learnable Coreset-based Variational Inference
di: Ketenci, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ketenci, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
Scalable Gaussian Processes: Advances in Iterative Methods and Pathwise Conditioning
di: Lin, Jihao Andreas
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Jihao Andreas
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Projection-Free Online Learning with Time-Varying Constraints
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe Active Learning for Time-Series Modeling with Gaussian Processes
di: Zimmer, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zimmer, Christoph, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Unsupervised Segmentation via Random Fourier Feature-based Gaussian Process
di: Saito, Issei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Saito, Issei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Bayesian Inference in the Era of Deep Learning: From Gaussian Processes to Deep Neural Networks
di: Antoran, Javier
Pubblicazione: (2024)
di: Antoran, Javier
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Multi-Region Markovian Gaussian Process: An Efficient Method to Discover Directional Communications Across Multiple Brain Regions
di: Li, Weihan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Forward $χ^2$ Divergence Based Variational Importance Sampling
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2023) -
A Differentiable Partially Observable Generalized Linear Model with Forward-Backward Message Passing
di: Li, Chengrui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Exploring Behavior-Relevant and Disentangled Neural Dynamics with Generative Diffusion Models
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
di: Wang, Yule, et al.
Pubblicazione: (2025)