A Generalized Unified Skew-Normal Process with Neural Bayes Inference
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Kesen, Genton, Marc G. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Modeling High-Resolution Spatio-Temporal Wind with Deep Echo State Networks and Stochastic Partial Differential Equations
di: Wang, Kesen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Kesen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized Inference for Spatial Data Using Low-Rank Models
di: Shi, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
SparseOpt: Addressing Normalization-induced Gradient Skew in Sparse Training
di: Adnan, Mohammed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Adnan, Mohammed, et al.
Pubblicazione: (2026)
Generalized Bayes for Causal Inference
di: Javurek, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Javurek, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understanding the Role of Layer Normalization in Label-Skewed Federated Learning
di: Zhang, Guojun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Guojun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Amortized Simulation-Based Inference in Generalized Bayes via Neural Posterior Estimation
di: Sun, Shiyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Shiyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scalable Asynchronous Federated Modeling for Spatial Data
di: Shi, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Three Costs of Amortizing Gaussian Process Inference with Neural Processes
di: Young, Robin
Pubblicazione: (2026)
di: Young, Robin
Pubblicazione: (2026)
Skew-Probabilistic Neural Networks for Learning from Imbalanced Data
di: Naik, Shraddha M., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Naik, Shraddha M., et al.
Pubblicazione: (2023)
Prompt-based Unifying Inference Attack on Graph Neural Networks
di: Wei, Yuecen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Yuecen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Normalized Relevance Measure as a Unifying Framework to Explain Neural Network Latent Structures
di: Xiong, Ping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiong, Ping, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Study of Skews, Imbalances, and Pathological Conditions in LLM Inference Deployment on GPU Clusters detectable from DPU
di: Moye, Javed I. Khan an Henry Uwabor
Pubblicazione: (2025)
di: Moye, Javed I. Khan an Henry Uwabor
Pubblicazione: (2025)
AutoBayes: A Compositional Framework for Generalized Variational Inference
di: Smithe, Toby St Clere, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Smithe, Toby St Clere, et al.
Pubblicazione: (2025)
Effective Sparsity: A Unified Framework via Normalized Entropy and the Effective Number of Nonzeros
di: He, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: He, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unifying Simulation and Inference with Normalizing Flows
di: Du, Haoxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Haoxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
BayesFlow: A Probability Inference Framework for Meta-Agent Assisted Workflow Generation
di: Yuan, Bo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yuan, Bo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exact Generalisation Error Exposes Benchmarks Skew Graph Neural Networks Success (or Failure)
di: Ayday, Nil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ayday, Nil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Skew-adaptive conformal prediction
di: F., Paulo C. Marques, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: F., Paulo C. Marques, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scalable Spatiotemporal Inference with Biased Scan Attention Transformer Neural Processes
di: Jenson, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jenson, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast and Unified Path Gradient Estimators for Normalizing Flows
di: Vaitl, Lorenz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vaitl, Lorenz, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unifying Variational Framework for Gaussian Process Motion Planning
di: Cosier, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cosier, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2023)
From Shallow Bayesian Neural Networks to Gaussian Processes: General Convergence, Identifiability and Scalable Inference
di: de Araújo, Gracielle Antunes, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: de Araújo, Gracielle Antunes, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Unified Framework for Inference with General Missingness Patterns and Machine Learning Imputation
di: Chen, Xingran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xingran, et al.
Pubblicazione: (2025)
URS: A Unified Neural Routing Solver for Cross-Problem Zero-Shot Generalization
di: Zhou, Changliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Changliang, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Generalized Skew Spectrum of Graphs
di: Bellante, Armando, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bellante, Armando, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploiting Label Skewness for Spiking Neural Networks in Federated Learning
di: Yu, Di, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Di, et al.
Pubblicazione: (2024)
Skewed Score: A statistical framework to assess autograders
di: Dubois, Magda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dubois, Magda, et al.
Pubblicazione: (2025)
STARFlow2: Bridging Language Models and Normalizing Flows for Unified Multimodal Generation
di: Shen, Ying, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Ying, et al.
Pubblicazione: (2026)
Empirical Bayes for Dynamic Bayesian Networks Using Generalized Variational Inference
di: Kungurtsev, Vyacheslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kungurtsev, Vyacheslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stable Training of Normalizing Flows for High-dimensional Variational Inference
di: Andrade, Daniel
Pubblicazione: (2024)
di: Andrade, Daniel
Pubblicazione: (2024)
Geometry-Aware Normalizing Wasserstein Flows for Optimal Causal Inference
di: Hou, Kaiwen
Pubblicazione: (2023)
di: Hou, Kaiwen
Pubblicazione: (2023)
Normalizing Flow Regression for Bayesian Inference with Offline Likelihood Evaluations
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fractional Naive Bayes (FNB): non-convex optimization for a parsimonious weighted selective naive Bayes classifier
di: Hue, Carine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hue, Carine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Skews in the Phenomenon Space Hinder Generalization in Text-to-Image Generation
di: Chang, Yingshan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Yingshan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Operator Variational Inference based on Regularized Stein Discrepancy for Deep Gaussian Processes
di: Xu, Jian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Jian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Domain-Skewed Federated Learning with Feature Decoupling and Calibration
di: Wang, Huan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Huan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bridge the Inference Gaps of Neural Processes via Expectation Maximization
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
ELBOing Stein: Variational Bayes with Stein Mixture Inference
di: Rønning, Ola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rønning, Ola, et al.
Pubblicazione: (2024)
Batch Normalization for Neural Networks on Complex Domains
di: Nguyen, Xuan Son, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Xuan Son, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cross-Attention Graph Neural Networks for Inferring Gene Regulatory Networks with Skewed Degree Distribution
di: Xiong, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiong, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Modeling High-Resolution Spatio-Temporal Wind with Deep Echo State Networks and Stochastic Partial Differential Equations
di: Wang, Kesen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Decentralized Inference for Spatial Data Using Low-Rank Models
di: Shi, Jianwei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SparseOpt: Addressing Normalization-induced Gradient Skew in Sparse Training
di: Adnan, Mohammed, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Generalized Bayes for Causal Inference
di: Javurek, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Understanding the Role of Layer Normalization in Label-Skewed Federated Learning
di: Zhang, Guojun, et al.
Pubblicazione: (2023)