Buchumschlag

Quasi-Bayesian sequential deconvolution

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Favaro, Stefano, Fortini, Sandra
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Quasi-Bayes empirical Bayes: a sequential approach to the Poisson compound decision problem
von: Favaro, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gaussian credible intervals in Bayesian nonparametric estimation of the unseen
von: Contardi, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Elements of Conformal Prediction for Statisticians
von: Sesia, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Non-asymptotic approximations of Gaussian neural networks via second-order Poincaré inequalities
von: Bordino, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large-scale entity resolution via microclustering Ewens--Pitman random partitions
von: Beraha, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Infinite-channel deep stable convolutional neural networks
von: Bracale, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Quasi-Bayes properties of a recursive procedure for mixtures
von: Fortini, Sandra, et al.
Veröffentlicht: (2019)

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

Improved prediction of future user activity in online A/B testing
von: Masoero, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Nonparametric Bayes Approach to Online Activity Prediction
von: Beraha, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A principled framework for uncertainty decomposition in TabPFN
von: Fortini, Sandra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distribution-free changepoint localization after sequential change detection
von: Saha, Aytijhya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Confidence intervals for maximum unseen probabilities, with application to sequential sampling design
von: Colombi, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Post-detection inference for sequential changepoint localization
von: Saha, Aytijhya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomized Quasi-Monte Carlo Features for Kernel Approximation
von: Huang, Yian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Additive Distribution Regression
von: Linero, Antonio R., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Spatial Predictive Synthesis
von: Cabel, Danielle, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Collaborative Contextual Bayesian Optimization
von: Chang, Chih-Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Bayesian deep reinforcement learning
von: Roy, Shreya Sinha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Total robustness in Bayesian Nonlinear Regression
von: Chen, Mengqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sensitivity-Aware Amortized Bayesian Inference
von: Elsemüller, Lasse, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Adaptive Polynomial Chaos Expansions
von: Rumsey, Kellin N., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bayesian Nonparametric Approach to Species Sampling Problems with Ordering
von: Balocchi, Cecilia, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bayesian Causal Inference with Gaussian Process Networks
von: Giudice, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Bayesian Learning for Spatiotemporal Mechanistic Models
von: Banerjee, Sudipto, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Bayesian Take on Gaussian Process Networks
von: Giudice, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sparse Bayesian Multidimensional Item Response Theory
von: Li, Jiguang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Robust Bayesian Optimization via Tempered Posteriors
von: Li, Jiguang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Variational Inference for Bayesian Mixture Models
von: Rao, Jackie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatiotemporal Besov Priors for Bayesian Inverse Problems
von: Lan, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimization by Parallel Quasi-Quantum Annealing with Gradient-Based Sampling
von: Ichikawa, Yuma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Meta-Learning Approach to Bayesian Causal Discovery
von: Dhir, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Inference for Consistent Predictions in Overparameterized Nonlinear Regression
von: Wakayama, Tomoya
Veröffentlicht: (2024)

Learning discrete Bayesian networks with hierarchical Dirichlet shrinkage
von: Dombowsky, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BFTS: Thompson Sampling with Bayesian Additive Regression Trees
von: Deng, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Data Sketching for Varying Coefficient Regression Models
von: Guhaniyogi, Rajarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Near-Optimal Approximations for Bayesian Inference in Function Space
von: Wild, Veit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MLCBART: Multilabel Classification with Bayesian Additive Regression Trees
von: Tian, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PAC-Bayesian Reward-Certified Outcome Weighted Learning
von: Ishikawa, Yuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Bayesian Ensemble Survival Tree (GBEST) model
von: Ballante, Elena, et al.
Veröffentlicht: (2025)