Asymptotically exact variational flows via involutive MCMC kernels
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Xu, Zuheng, Campbell, Trevor |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
MixFlows: principled variational inference via mixed flows
von: Xu, Zuheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Xu, Zuheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
AutoStep: Locally adaptive involutive MCMC
von: Liu, Tiange, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Tiange, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tuning Sequential Monte Carlo Samplers via Greedy Incremental Divergence Minimization
von: Kim, Kyurae, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Kyurae, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MCMC-driven learning
von: Bouchard-Côté, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bouchard-Côté, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2024)
General bounds on the quality of Bayesian coresets
von: Campbell, Trevor
Veröffentlicht: (2024)
von: Campbell, Trevor
Veröffentlicht: (2024)
Coreset Markov Chain Monte Carlo
von: Chen, Naitong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chen, Naitong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Turning Waste into Wealth: Leveraging Low-Quality Samples for Enhancing Continuous Conditional Generative Adversarial Networks
von: Ding, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ding, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Cyclical MCMC Sampling
von: Wang, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tuning-Free Coreset Markov Chain Monte Carlo via Hot DoG
von: Chen, Naitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Naitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ai-Sampler: Adversarial Learning of Markov kernels with involutive maps
von: Egorov, Evgenii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Egorov, Evgenii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning for Adaptive MCMC
von: Wang, Congye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Congye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Compactly-supported nonstationary kernels for computing exact Gaussian processes on big data
von: Risser, Mark D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Risser, Mark D., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Independent Sticky MCMC algorithms
von: Martino, L., et al.
Veröffentlicht: (2013)
von: Martino, L., et al.
Veröffentlicht: (2013)
Reducing normalizing flow complexity for MCMC preconditioning
von: Nabergoj, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nabergoj, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Harnessing the Power of Reinforcement Learning for Adaptive MCMC
von: Wang, Congye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Congye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion Generative Modelling for Divide-and-Conquer MCMC
von: Trojan, C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Trojan, C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Policy Gradients for Optimal Parallel Tempering MCMC
von: Zhao, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Sampling on Riemannian Manifolds via Langevin MCMC
von: Cheng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Non-Vacuous Certification of Transport MCMC via Oscillation-Controlled Normalizing Flows
von: Hu, Jun
Veröffentlicht: (2026)
von: Hu, Jun
Veröffentlicht: (2026)
High-dimensional Adaptive MCMC with Reduced Computational Complexity
von: Hird, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hird, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Comparison of parallel SMC and MCMC for Bayesian deep learning
von: Liang, Xinzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Xinzhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PolytopeWalk: Sparse MCMC Sampling over Polytopes
von: Sun, Benny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Benny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian neural networks via MCMC: a Python-based tutorial
von: Chandra, Rohitash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chandra, Rohitash, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mixed Variational Flows for Discrete Variables
von: Diluvi, Gian Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Diluvi, Gian Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficiently Vectorized MCMC on Modern Accelerators
von: Dance, Hugh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dance, Hugh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Bayesian Inference for Generalized Linear Mixed Models via Stochastic Gradient MCMC
von: Berchuck, Samuel I., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Berchuck, Samuel I., et al.
Veröffentlicht: (2024)
JaxSGMC: Modular stochastic gradient MCMC in JAX
von: Thaler, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thaler, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Non-asymptotic Analysis for Learning and Applying a Preconditioner in MCMC
von: Hird, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hird, Max, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributed MCMC inference for Bayesian Non-Parametric Latent Block Model
von: Khoufache, Reda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khoufache, Reda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Approximation with Biased MCMC for Expectation Maximization
von: Gruffaz, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gruffaz, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoSGD: Automatic Learning Rate Selection for Stochastic Gradient Descent
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoGD: Automatic Learning Rate Selection for Gradient Descent
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Surjanovic, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Explore for Stochastic Gradient MCMC
von: Kim, SeungHyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, SeungHyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nearly Dimension-Independent Convergence of Mean-Field Black-Box Variational Inference
von: Kim, Kyurae, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Kyurae, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constrained Sampling for Language Models Should Be Easy: An MCMC Perspective
von: Gonzalez, Emmanuel Anaya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gonzalez, Emmanuel Anaya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Propensity Score Alignment of Unpaired Multimodal Data
von: Xi, Johnny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xi, Johnny, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Multimodal Latent Space with EBM Prior and MCMC Inference
von: Yuan, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Particle-MALA and Particle-mGRAD: Gradient-based MCMC methods for high-dimensional state-space models
von: Corenflos, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Corenflos, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exact and Approximate MCMC for Doubly-intractable Probabilistic Graphical Models Leveraging the Underlying Independence Model
von: Chen, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theoretical guarantees for neural control variates in MCMC
von: Belomestny, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Belomestny, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
MixFlows: principled variational inference via mixed flows
von: Xu, Zuheng, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
AutoStep: Locally adaptive involutive MCMC
von: Liu, Tiange, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Tuning Sequential Monte Carlo Samplers via Greedy Incremental Divergence Minimization
von: Kim, Kyurae, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
MCMC-driven learning
von: Bouchard-Côté, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
General bounds on the quality of Bayesian coresets
von: Campbell, Trevor
Veröffentlicht: (2024)