Copertina

AI-Powered Bayesian Inference

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	O'Hagan, Sean, Ročková, Veronika
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Methodology Artificial Intelligence Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Adaptive Uncertainty Quantification for Generative AI
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generative Regression with IQ-BART
di: O'Hagan, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generative Bayesian Filtering and Parameter Learning
di: Marcelli, Edoardo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Tree Bandits for Generative Bayes
di: O'Hagan, Sean, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generative Bayesian Inference with GANs
di: Wang, Yuexi, et al.
Pubblicazione: (2022)

Supercharging Bayesian Inference with Reliable AI-Informed Priors
di: Choi, Jongwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)

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

Empirical Likelihood with Generative AI
di: Li, Jiguang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Deep Bayes Factors
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2023)

A Dirichlet stochastic block model for composition-weighted networks
di: Promskaia, Iuliia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multiplex Dirichlet stochastic block model for clustering multidimensional compositional networks
di: Promskaia, Iuliia, et al.
Pubblicazione: (2024)

An AI-powered Bayesian Generative Modeling Approach for Arbitrary Conditional Inference
di: Liu, Qiao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Industrializing Prediction-Powered Inference: The GLIDE Library for Reliable GenAI and Agentic Systems Evaluation
di: Martinon, Grégoire, et al.
Pubblicazione: (2026)

Prediction-Powered Inference with Imputed Covariates and Nonuniform Sampling
di: Kluger, Dan M., et al.
Pubblicazione: (2025)

Effective Bayesian Causal Inference via Structural Marginalisation and Autoregressive Orders
di: Toth, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Deep Generative Quantile Bayes
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2024)

ABC3: Active Bayesian Causal Inference with Cohn Criteria in Randomized Experiments
di: Cha, Taehun, et al.
Pubblicazione: (2024)

Estimating and Mitigating the Congestion Effect of Curbside Pick-ups and Drop-offs: A Causal Inference Approach
di: Liu, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2022)

Optimized Conformal Selection: Powerful Selective Inference After Conformity Score Optimization
di: Bai, Tian, et al.
Pubblicazione: (2024)

An AI-powered Bayesian generative modeling approach for causal inference in observational studies
di: Liu, Qiao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Confabulation dynamics in a reservoir computer: Filling in the gaps with untrained attractors
di: O'Hagan, Jack, et al.
Pubblicazione: (2025)

BGM-IV: an AI-powered Bayesian generative modeling approach for instrumental variable analysis
di: Luo, Guyue, et al.
Pubblicazione: (2026)

When Should an AI Workflow Release? Always-Valid Inference for Black-Box Generate-Verify Systems
di: Cho, Young Hyun, et al.
Pubblicazione: (2026)

Calibeating Prediction-Powered Inference
di: van der Laan, Lars, et al.
Pubblicazione: (2026)

Generative Augmented Inference
di: Lu, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

From What Ifs to Insights: Counterfactuals in Causal Inference vs. Explainable AI
di: Shmueli, Galit, et al.
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Hierarchical Invariant Prediction
di: Madaleno, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2025)

Heteroscedastic Double Bayesian Elastic Net
di: Kimura, Masanari
Pubblicazione: (2025)

Marginal Causal Flows for Validation and Inference
di: Manela, Daniel de Vassimon, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Causal Inference from Observational Data
di: Vo, Thanh Vinh, et al.
Pubblicazione: (2023)

CausalGuard: Conformal Inference under Graph Uncertainty
di: Singh, Vikash, et al.
Pubblicazione: (2026)

Goal-Oriented Sequential Bayesian Experimental Design for Causal Learning
di: Zhang, Zheyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Conformal Diffusion Models for Individual Treatment Effect Estimation and Inference
di: Cai, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generative Synthetic Data for Causal Inference: Pitfalls, Remedies, and Opportunities
di: Xu, Yichen
Pubblicazione: (2026)

Mechanisms for Data Sharing in Collaborative Causal Inference (Extended Version)
di: Filter, Björn, et al.
Pubblicazione: (2024)

Structure-Adaptive Conformal Inference for Large-Scale Out-of-Distribution Testing
di: Sun, Rongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)

A General Causal Inference Framework for Cross-Sectional Observational Data
di: Zhao, Yonghe, et al.
Pubblicazione: (2024)

Towards Causal Foundation Model: on Duality between Causal Inference and Attention
di: Zhang, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2023)

Adaptive Prediction-Powered AutoEval with Reliability and Efficiency Guarantees
di: Park, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Statistical Methods in Generative AI
di: Dobriban, Edgar
Pubblicazione: (2025)