Buchumschlag

Bayes without Underfitting: Fully Correlated Deep Learning Posteriors via Alternating Projections

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Miani, Marco, Roy, Hrittik, Hauberg, Søren
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Matrix-Free Least Squares Solvers: Values, Gradients, and What to Do With Them
von: Roy, Hrittik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reparameterization invariance in approximate Bayesian inference
von: Roy, Hrittik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradients of Functions of Large Matrices
von: Krämer, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VIKING: Deep variational inference with stochastic projections
von: Fadel, Samuel G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian generative models can flag performance loss, bias, and out-of-distribution image content
von: López-Pérez, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Selective Underfitting in Diffusion Models
von: Song, Kiwhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Geometry and Topology via Multi-Chart Flows
von: Yu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sketched Lanczos uncertainty score: a low-memory summary of the Fisher information
von: Miani, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Laplacian Segmentation Networks Improve Epistemic Uncertainty Quantification
von: Zepf, Kilian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

When More Experts Hurt: Underfitting in Multi-Expert Learning to Defer
von: Liu, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Decoder ensembling for learned latent geometries
von: Syrota, Stas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Metric Structures of Deep Latent Variable Models
von: Syrota, Stas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Riemann$^2$: Learning Riemannian Submanifolds from Riemannian Data
von: Rozo, Leonel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simultaneous Optimization of Geodesics and Fréchet Means
von: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Connecting Neural Models Latent Geometries with Relative Geodesic Representations
von: Yu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometric Contact Flows: Contactomorphisms for Dynamics and Control
von: Testa, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Spacetime of Diffusion Models: An Information Geometry Perspective
von: Karczewski, Rafał, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PAC-Bayes Bounds for Gibbs Posteriors via Singular Learning Theory
von: Wang, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Likely Geometry of Generative Models
von: Rygaard, Frederik Möbius, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extended Neural Contractive Dynamical Systems: On Multiple Tasks and Riemannian Safety Regions
von: Mohammadi, Hadi Beik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variational Autoencoding of Dental Point Clouds
von: Ye, Johan Ziruo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A survey and benchmark of high-dimensional Bayesian optimization of discrete sequences
von: González-Duque, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Taste: A Multimodal Wine Dataset
von: Bender, Thoranna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bernstein Flows for Flexible Posteriors in Variational Bayes
von: Dürr, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Amortized Simulation-Based Inference in Generalized Bayes via Neural Posterior Estimation
von: Sun, Shiyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Adversarial Energy-Based Model via Diffusion Process
von: Geng, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Continuous Relaxation for Discrete Bayesian Optimization
von: Michael, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large-Scale Gaussian Processes via Alternating Projection
von: Wu, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Contact Wasserstein Geodesics for Non-Conservative Schrödinger Bridges
von: Testa, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring bidirectional bounds for minimax-training of Energy-based models
von: Geng, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Nonparametrics: An Alternative to Deep Learning
von: Moraffah, Bahman
Veröffentlicht: (2024)

When More Data Hurts: Optimizing Data Coverage While Mitigating Diversity Induced Underfitting in an Ultra-Fast Machine-Learned Potential
von: Gibson, Jason B., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Posterior Sampling for Continuing Environments
von: Xu, Wanqiao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Neural Contractive Dynamical Systems
von: Beik-Mohammadi, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fully Dynamic Rebalancing in Dockless Bike-Sharing Systems via Deep Reinforcement Learning
von: Scarpel, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Riemannian Generative Decoder
von: Bjerregaard, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Local Posterior Structure in Deep Ensembles
von: Jordahn, Mikkel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Kernel Posterior Learning under Infinite Variance Prior Weights
von: Loría, Jorge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CODE-CL: Conceptor-Based Gradient Projection for Deep Continual Learning
von: Apolinario, Marco Paul E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fully Automated Correlated Time Series Forecasting in Minutes
von: Wu, Xinle, et al.
Veröffentlicht: (2024)