Bayesian Double Descent
Fuente:
arXiv
Guardado en:
| Autores principales: | Polson, Nick, Sokolov, Vadim |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
Generative Bayesian Computation as a Scalable Alternative to Gaussian Process Surrogates
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Generative Bayesian Hyperparameter Tuning
por: Lopes, Hedibert, et al.
Publicado: (2025)
por: Lopes, Hedibert, et al.
Publicado: (2025)
Generative Bayesian Computation for Maximum Expected Utility
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
Fast Compute for ML Optimization
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Generative Modeling: A Review
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2024)
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2024)
Horseshoe Mixtures-of-Experts (HS-MoE)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Kolmogorov GAM Networks are all you need!
por: Polson, Sarah, et al.
Publicado: (2025)
por: Polson, Sarah, et al.
Publicado: (2025)
Generative Quantile Bayesian Prediction
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2025)
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2025)
$MC^2$ Mixed Integer and Linear Programming
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2025)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2025)
Counting $N$ Queens
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
Bell's Inequality, Causal Bounds, and Quantum Bayesian Computation: A Unified Framework
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Bayesian Methods for the Navier-Stokes Equations
por: Polson, Nicholas, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nicholas, et al.
Publicado: (2026)
Generative AI for Bayesian Computation
por: Polson, Nicholas G., et al.
Publicado: (2023)
por: Polson, Nicholas G., et al.
Publicado: (2023)
Bayesian Global-Local Regularization
por: Datta, Jyotishka, et al.
Publicado: (2025)
por: Datta, Jyotishka, et al.
Publicado: (2025)
Horseshoe Priors and MDP
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Some Bayesian Perspectives on Clinical Trials
por: Sokolova, Alexandra, et al.
Publicado: (2026)
por: Sokolova, Alexandra, et al.
Publicado: (2026)
Negative Probability
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024)
Synthetic Priors
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026)
Fast Compute via MC Boosting
por: Polson, Sarah, et al.
Publicado: (2026)
por: Polson, Sarah, et al.
Publicado: (2026)
Photons = Tokens: The Physics of AI and the Economics of Knowledge
por: Litowitz, Alec, et al.
Publicado: (2026)
por: Litowitz, Alec, et al.
Publicado: (2026)
Kramnik vs Nakamura: A Chess Scandal
por: Maharaj, Shiva, et al.
Publicado: (2024)
por: Maharaj, Shiva, et al.
Publicado: (2024)
Understanding the Double Descent Phenomenon in Deep Learning
por: Lafon, Marc, et al.
Publicado: (2024)
por: Lafon, Marc, et al.
Publicado: (2024)
Double-Bayesian Learning
por: Jaeger, Stefan
Publicado: (2024)
por: Jaeger, Stefan
Publicado: (2024)
Manipulating Sparse Double Descent
por: Zhang, Ya Shi
Publicado: (2024)
por: Zhang, Ya Shi
Publicado: (2024)
Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features
por: Caprio, Michele, et al.
Publicado: (2026)
por: Caprio, Michele, et al.
Publicado: (2026)
On the Relationship Between Double Descent of CNNs and Shape/Texture Bias Under Learning Process
por: Iwase, Shun, et al.
Publicado: (2025)
por: Iwase, Shun, et al.
Publicado: (2025)
Dropout Drops Double Descent
por: Yang, Tian-Le, et al.
Publicado: (2023)
por: Yang, Tian-Le, et al.
Publicado: (2023)
Double Descent and Other Interpolation Phenomena in GANs
por: Luzi, Lorenzo, et al.
Publicado: (2021)
por: Luzi, Lorenzo, et al.
Publicado: (2021)
On the Lipschitz Constant of Deep Networks and Double Descent
por: Gamba, Matteo, et al.
Publicado: (2023)
por: Gamba, Matteo, et al.
Publicado: (2023)
A New Look at Bayesian Testing
por: Datta, Jyotishka, et al.
Publicado: (2026)
por: Datta, Jyotishka, et al.
Publicado: (2026)
Deep Exploration of Epoch-wise Double Descent in Noisy Data: Signal Separation, Large Activation, and Benign Overfitting
por: Kubo, Tomoki, et al.
Publicado: (2026)
por: Kubo, Tomoki, et al.
Publicado: (2026)
On Uniform, Bayesian, and PAC-Bayesian Deep Ensembles
por: Hauptvogel, Nick, et al.
Publicado: (2024)
por: Hauptvogel, Nick, et al.
Publicado: (2024)
On The Presence of Double-Descent in Deep Reinforcement Learning
por: Veselý, Viktor, et al.
Publicado: (2025)
por: Veselý, Viktor, et al.
Publicado: (2025)
Class-wise Activation Unravelling the Engima of Deep Double Descent
por: Gu, Yufei
Publicado: (2024)
por: Gu, Yufei
Publicado: (2024)
Generative AI for Validating Physics Laws
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2025)
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2025)
Generative Causal Inference
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2023)
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2023)
Training Neural Networks with Optimal Double-Bayesian Learning
por: Bui, Vy, et al.
Publicado: (2026)
por: Bui, Vy, et al.
Publicado: (2026)
Can Gradient Descent Simulate Prompting?
por: Zhang, Eric, et al.
Publicado: (2025)
por: Zhang, Eric, et al.
Publicado: (2025)
In-context Learning and Gradient Descent Revisited
por: Deutch, Gilad, et al.
Publicado: (2023)
por: Deutch, Gilad, et al.
Publicado: (2023)
Compress the Context, Keep the Commitments: A Formal Framework for Verifiable LLM Context Compression
por: Trukhina, Natalia, et al.
Publicado: (2026)
por: Trukhina, Natalia, et al.
Publicado: (2026)
Ejemplares similares
-
Generative Bayesian Computation as a Scalable Alternative to Gaussian Process Surrogates
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026) -
Generative Bayesian Hyperparameter Tuning
por: Lopes, Hedibert, et al.
Publicado: (2025) -
Generative Bayesian Computation for Maximum Expected Utility
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2024) -
Fast Compute for ML Optimization
por: Polson, Nick, et al.
Publicado: (2026) -
Generative Modeling: A Review
por: Nareklishvili, Maria, et al.
Publicado: (2024)