Active Learning of Model Discrepancy with Bayesian Experimental Design
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yang, Huchen, Chen, Chuanqi, Wu, Jin-Long |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: An Auto-Differentiable Ensemble Kalman Inversion Approach
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: A Rivalry between Kullback--Leibler Divergence and Wasserstein Distance
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active Learning for Communication Structure Optimization in LLM-Based Multi-Agent Systems
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic and Non-local Closure Modeling for Nonlinear Dynamical Systems via Latent Score-based Generative Models
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Dynamical Operator: Continuous Spatial-Temporal Model with Gradient-Based and Derivative-Free Optimization Methods
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
CGNSDE: Conditional Gaussian Neural Stochastic Differential Equation for Modeling Complex Systems and Data Assimilation
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synergizing Transport-Based Generative Models and Latent Geometry for Stochastic Closure Modeling
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2026)
CGKN: A Deep Learning Framework for Modeling Complex Dynamical Systems and Efficient Data Assimilation
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modeling Partially Observed Nonlinear Dynamical Systems and Efficient Data Assimilation via Discrete-Time Conditional Gaussian Koopman Network
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian experimental design: grouped geometric pooled posterior via ensemble Kalman methods
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data-Driven Stochastic Closure Modeling via Conditional Diffusion Model and Neural Operator
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
CEBoosting: Online Sparse Identification of Dynamical Systems with Regime Switching by Causation Entropy Boosting
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Active MRI Acquisition with Diffusion Guided Bayesian Experimental Design
di: Iollo, Jacopo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iollo, Jacopo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Gradient-Discrepancy Acquisition for Pool-Based Active Learning
di: Khosravani, Mohamadsadegh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khosravani, Mohamadsadegh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Matched-Pair Experimental Design with Active Learning
di: Li, Weizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Weizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Using Low-Discrepancy Points for Data Compression in Machine Learning: An Experimental Comparison
di: Göttlich, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Göttlich, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair Bayesian Data Selection via Generalized Discrepancy Measures
di: Zhang, Yixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffusion Active Learning: Towards Data-Driven Experimental Design in Computed Tomography
di: Barba, Luis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barba, Luis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Experimental Design via Contrastive Diffusions
di: Iollo, Jacopo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Iollo, Jacopo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Amortized Bayesian Experimental Design for Decision-Making
di: Huang, Daolang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Daolang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Active Learning By Distribution Disagreement
di: Werner, Thorben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Werner, Thorben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Active Learning for Censored Regression
di: Hüttel, Frederik Boe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hüttel, Frederik Boe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Loss-Driven Bayesian Active Learning
di: Huang, Zhuoyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Zhuoyue, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Correcting Bayesian Optimization through Bayesian Active Learning
di: Hvarfner, Carl, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hvarfner, Carl, et al.
Pubblicazione: (2023)
Using Machine Learning in Analyzing Air Quality Discrepancies of Environmental Impact
di: Wang, Shuangbao Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shuangbao Paul, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Bayesian Optimal Experimental Design via Conditional Density Estimation and Informative Data
di: Huang, Miao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Miao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Label Bayesian Active Learning with Inter-Label Relationships
di: Qi, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qi, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Experimental Design for Active Transductive Inference in Large Language Models
di: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Subhojyoti, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequential Bayesian Optimal Experimental Design in Infinite Dimensions via Policy Gradient Reinforcement Learning
di: Shen, Kaichen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Kaichen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cost-effective Reduced-Order Modeling via Bayesian Active Learning
di: Rahmati, Amir Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rahmati, Amir Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Experimental Design via Generalised Bayesian Inference
di: Barlas, Yasir Zubayr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barlas, Yasir Zubayr, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Active Learning for Discrete Latent Variable Models
di: Jha, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jha, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Goal-Oriented Sequential Bayesian Experimental Design for Causal Learning
di: Zhang, Zheyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zheyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Informed Initialization for Bayesian Optimization and Active Learning
di: Hvarfner, Carl, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hvarfner, Carl, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Intrinsic Self-Correction Enhancement in Monte Carlo Tree Search Boosted Reasoning via Iterative Preference Learning
di: Jiang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Design Principles for Offline-to-Online Reinforcement Learning
di: Hu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Dynamic Representations via An Optimally-Weighted Maximum Mean Discrepancy Optimization Framework for Continual Learning
di: Huang, KaiHui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, KaiHui, et al.
Pubblicazione: (2025)
PAC Apprenticeship Learning with Bayesian Active Inverse Reinforcement Learning
di: Bajgar, Ondrej, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bajgar, Ondrej, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Bayesian Active Learning for Preference Modeling in Large Language Models
di: Melo, Luckeciano C., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Melo, Luckeciano C., et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: An Auto-Differentiable Ensemble Kalman Inversion Approach
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: A Rivalry between Kullback--Leibler Divergence and Wasserstein Distance
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Active Learning for Communication Structure Optimization in LLM-Based Multi-Agent Systems
di: Yang, Huchen, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Stochastic and Non-local Closure Modeling for Nonlinear Dynamical Systems via Latent Score-based Generative Models
di: Dong, Xinghao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Neural Dynamical Operator: Continuous Spatial-Temporal Model with Gradient-Based and Derivative-Free Optimization Methods
di: Chen, Chuanqi, et al.
Pubblicazione: (2023)