Closed-Form Last Layer Optimization
Fuente:
arXiv
Guardado en:
| Autores principales: | Galashov, Alexandre, Da Costa, Nathaël, Xu, Liyuan, Hennig, Philipp, Gretton, Arthur |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
Rethinking Approximate Gaussian Inference in Classification
por: Mucsányi, Bálint, et al.
Publicado: (2025)
por: Mucsányi, Bálint, et al.
Publicado: (2025)
Deep MMD Gradient Flow without adversarial training
por: Galashov, Alexandre, et al.
Publicado: (2024)
por: Galashov, Alexandre, et al.
Publicado: (2024)
Geometric Gaussian Approximations of Probability Distributions
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2025)
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2025)
Accelerated Diffusion Models via Speculative Sampling
por: De Bortoli, Valentin, et al.
Publicado: (2025)
por: De Bortoli, Valentin, et al.
Publicado: (2025)
Kernel Single Proxy Control for Deterministic Confounding
por: Xu, Liyuan, et al.
Publicado: (2023)
por: Xu, Liyuan, et al.
Publicado: (2023)
Sample Path Regularity of Gaussian Processes from the Covariance Kernel
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2023)
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2023)
Deep Proxy Causal Learning and its Application to Confounded Bandit Policy Evaluation
por: Xu, Liyuan, et al.
Publicado: (2021)
por: Xu, Liyuan, et al.
Publicado: (2021)
Doubly Robust Proxy Causal Learning with Neural Mean Embeddings
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2026)
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2026)
Sequential Kernel Embedding for Mediated and Time-Varying Dose Response Curves
por: Singh, Rahul, et al.
Publicado: (2021)
por: Singh, Rahul, et al.
Publicado: (2021)
Learn to Guide Your Diffusion Model
por: Galashov, Alexandre, et al.
Publicado: (2025)
por: Galashov, Alexandre, et al.
Publicado: (2025)
On the Wasserstein Gradient Flow Interpretation of Drifting Models
por: Gretton, Arthur, et al.
Publicado: (2026)
por: Gretton, Arthur, et al.
Publicado: (2026)
Distributional Diffusion Models with Scoring Rules
por: De Bortoli, Valentin, et al.
Publicado: (2025)
por: De Bortoli, Valentin, et al.
Publicado: (2025)
Density Ratio-Free Doubly Robust Proxy Causal Learning
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2025)
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2025)
Density Ratio-based Proxy Causal Learning Without Density Ratios
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2025)
por: Bozkurt, Bariscan, et al.
Publicado: (2025)
Constructive Disintegration and Conditional Modes
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2025)
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2025)
Perturbative methods for non-parametric instrumental variable
por: Bu, Wei, et al.
Publicado: (2026)
por: Bu, Wei, et al.
Publicado: (2026)
Semiparametric Efficient Test for Interpretable Distributional Treatment Effects
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2026)
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2026)
Towards a Unified Analysis of Neural Networks in Nonparametric Instrumental Variable Regression: Optimization and Generalization
por: Chen, Zonghao, et al.
Publicado: (2025)
por: Chen, Zonghao, et al.
Publicado: (2025)
Geometric Learning with Positively Decomposable Kernels
por: Da Costa, Nathael, et al.
Publicado: (2023)
por: Da Costa, Nathael, et al.
Publicado: (2023)
Doubly-Robust Estimation of Counterfactual Policy Mean Embeddings
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2025)
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2025)
Regularized $f$-Divergence Kernel Tests
por: Ribero, Mónica, et al.
Publicado: (2026)
por: Ribero, Mónica, et al.
Publicado: (2026)
Differential geometry with extreme eigenvalues in the positive semidefinite cone
por: Mostajeran, Cyrus, et al.
Publicado: (2023)
por: Mostajeran, Cyrus, et al.
Publicado: (2023)
Muon is Not That Special: Random or Inverted Spectra Work Just as Well
por: Shumaylov, Zakhar, et al.
Publicado: (2026)
por: Shumaylov, Zakhar, et al.
Publicado: (2026)
Kernel Treatment Effects with Adaptively Collected Data
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2025)
por: Zenati, Houssam, et al.
Publicado: (2025)
Interventional Processes for Causal Uncertainty Quantification
por: Dance, Hugh, et al.
Publicado: (2024)
por: Dance, Hugh, et al.
Publicado: (2024)
Near-Optimality of Contrastive Divergence Algorithms
por: Glaser, Pierre, et al.
Publicado: (2025)
por: Glaser, Pierre, et al.
Publicado: (2025)
Geometric statistics with subspace structure preservation for SPD matrices
por: Mostajeran, Cyrus, et al.
Publicado: (2024)
por: Mostajeran, Cyrus, et al.
Publicado: (2024)
Bayesian Optimization via Continual Variational Last Layer Training
por: Brunzema, Paul, et al.
Publicado: (2024)
por: Brunzema, Paul, et al.
Publicado: (2024)
Fast and Scalable Score-Based Kernel Calibration Tests
por: Glaser, Pierre, et al.
Publicado: (2025)
por: Glaser, Pierre, et al.
Publicado: (2025)
Nonparametric Instrumental Regression via Kernel Methods is Minimax Optimal
por: Meunier, Dimitri, et al.
Publicado: (2024)
por: Meunier, Dimitri, et al.
Publicado: (2024)
Semiparametrically Efficient Inference for Kernel Measures of Noise Heterogeneity
por: Wornbard, Jakub, et al.
Publicado: (2026)
por: Wornbard, Jakub, et al.
Publicado: (2026)
Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm
por: Li, Zhu, et al.
Publicado: (2023)
por: Li, Zhu, et al.
Publicado: (2023)
Controlling Moments with Kernel Stein Discrepancies
por: Kanagawa, Heishiro, et al.
Publicado: (2022)
por: Kanagawa, Heishiro, et al.
Publicado: (2022)
Sobolev Regularized MMD Gradient Flow
por: Tian, Chenyang, et al.
Publicado: (2026)
por: Tian, Chenyang, et al.
Publicado: (2026)
Nonlinear Meta-Learning Can Guarantee Faster Rates
por: Meunier, Dimitri, et al.
Publicado: (2023)
por: Meunier, Dimitri, et al.
Publicado: (2023)
Foundations of Multivariate Distributional Reinforcement Learning
por: Wiltzer, Harley, et al.
Publicado: (2024)
por: Wiltzer, Harley, et al.
Publicado: (2024)
Scalable Bayesian Inference for Nonlinear Conservation Laws
por: Weiland, Tim, et al.
Publicado: (2026)
por: Weiland, Tim, et al.
Publicado: (2026)
Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?
por: Wilson, Joseph, et al.
Publicado: (2026)
por: Wilson, Joseph, et al.
Publicado: (2026)
Conditional Bayesian Quadrature
por: Chen, Zonghao, et al.
Publicado: (2024)
por: Chen, Zonghao, et al.
Publicado: (2024)
Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels
por: Key, Oscar, et al.
Publicado: (2021)
por: Key, Oscar, et al.
Publicado: (2021)
Ejemplares similares
-
Rethinking Approximate Gaussian Inference in Classification
por: Mucsányi, Bálint, et al.
Publicado: (2025) -
Deep MMD Gradient Flow without adversarial training
por: Galashov, Alexandre, et al.
Publicado: (2024) -
Geometric Gaussian Approximations of Probability Distributions
por: Da Costa, Nathaël, et al.
Publicado: (2025) -
Accelerated Diffusion Models via Speculative Sampling
por: De Bortoli, Valentin, et al.
Publicado: (2025) -
Kernel Single Proxy Control for Deterministic Confounding
por: Xu, Liyuan, et al.
Publicado: (2023)