Profile Bayesian Optimization for Expensive Computer Experiments

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kyger, Courtney, Fernandez, James, Grunenwald, John A., Braun, James, Booth, Annie
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep Gaussian Processes with Gradients
von: Booth, Annie S.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Aware Surrogate-based Amortized Bayesian Inference for Computationally Expensive Models
von: Scheurer, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Contour Location for Reliability in Airfoil Simulation Experiments using Deep Gaussian Processes
von: Booth, Annie S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Actively Learning Joint Contours of Multiple Computer Experiments
von: Prim, Shih-Ni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Two-stage Design for Failure Probability Estimation with Gaussian Process Surrogates
von: Booth, Annie S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Penalized Likelihood Estimation for Gaussian Processes
von: Mutoh, Ayumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonstationary Gaussian Process Surrogates
von: Booth, Annie S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistically Optimal Uncertainty Quantification for Expensive Black-Box Models
von: He, Shengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequential Monte Carlo for Cut-Bayesian Posterior Computation
von: Mathews, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization for Identification of Optimal Biological Dose Combinations in Personalized Dose-Finding Trials
von: Willard, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Variable Selection via Hierarchical Gaussian Process Model in Computer Experiments
von: Yao, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization for Personalized Dose-Finding Trials with Combination Therapies
von: Willard, James, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimating the Sampling Distribution of Posterior Decision Summaries in Bayesian Clinical Trials
von: Golchi, Shirin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Wasserstein Repulsive Gaussian Mixture Models
von: Huang, Weipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Latent Class Regression with Interpretable Binary Profiles
von: Zhou, Yuren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Profile Regression with Linear Mixed Models (Profile-LMM) applied to Longitudinal Exposome Data
von: Amestoy, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Economical Experimental Design with Generalized Posteriors
von: Hagar, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2026)

General Bayesian L2 calibration of mathematical models
von: Overstall, Antony M., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Non-centred Bayesian inference for discrete-valued state-transition models: the Rippler algorithm
von: Neill, James, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian modeling of nearly mutually orthogonal processes
von: Matuk, James, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Bayesian Design of Experiments in the Presence of Nuisance Parameters
von: Golchi, Shirin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Stopping for Sequential Bayesian Experimental Design
von: Cheng, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProfileGLMM: a R Package Extending Bayesian Profile Regression using Generalised Linear Mixed Models
von: Amestoy, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Variational Inference for Mixed Data Mixture Models
von: Wang, Junyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Hierarchical Emulators for Multi-Level Models: BayHEm
von: Kimpton, Louise, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Graphs of Intelligent Causation
von: Ramiah, Preetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robustifying Approximate Bayesian Computation
von: Weerasinghe, Chaya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Functional Graphical Models with Change-Point Detection
von: Liu, Chunshan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian analysis of the causal reference-based model for missing data in clinical trials
von: Nansereko, Brendah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Bayesian stepped-wedge cluster randomised trial designs for binary outcome data
von: Etfer, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Permutations accelerate Approximate Bayesian Computation
von: Luciano, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Approximate Bayesian Computation with Deep Learning and Conformal prediction
von: Baragatti, Meili, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Novel Bayesian algorithms for ARFIMA long-memory processes: a comparison between MCMC and ABC approaches
von: Gabor, James Cohen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Active Learning Strategies for Computer Experiments
von: Song, Difan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Bayesian changepoint detection for network Poisson processes with community structure
von: Corneck, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian Optimization for Intrinsically Noisy Response Surfaces
von: van Beek, Anton
Veröffentlicht: (2025)

Differential Equation-Constrained Local Regression for Data with Sparse Design
von: Ge, Chunlei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Untangling Sample and Population Level Estimands in Bayesian Causal Computation
von: Oganisian, Arman
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Misclassification in Spousal Violence Reporting: Evidence from Bayesian Quantile Regression
von: Song, Joon Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian design for mathematical models of fruit growth based on misspecified prior information
von: Najimuddin, Nushrath, et al.
Veröffentlicht: (2024)