E-QRGMM: Efficient Generative Metamodeling for Covariate-Dependent Uncertainty Quantification
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liang, Zhiyang, Zhang, Qingkai |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Learning to Simulate: Generative Metamodeling via Quantile Regression
di: Hong, L. Jeff, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hong, L. Jeff, et al.
Pubblicazione: (2023)
Uncertainty Quantification of MLE for Entity Ranking with Covariates
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2022)
Variational LSTM with Augmented Inputs: Nonlinear Response History Metamodeling with Aleatoric and Epistemic Uncertainty
di: Sapkota, Manisha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sapkota, Manisha, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning-Based Metamodeling of Nonlinear Stochastic Dynamic Systems under Parametric and Predictive Uncertainty
di: Atila, Haimiti, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Atila, Haimiti, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompt-Dependent Ranking of Large Language Models with Uncertainty Quantification
di: Menendez, Angel Rodrigo Avelar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Menendez, Angel Rodrigo Avelar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sensitivity analysis using the Metamodel of Optimal Prognosis
di: Most, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Most, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Conf-Gen: Conformal Uncertainty Quantification for Generative Models
di: Loaiza-Ganem, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Loaiza-Ganem, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multi-level Monte Carlo Dropout for Efficient Uncertainty Quantification
di: Pim, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pim, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Uncertainty Quantification in Generative Model Learning
di: Morales, Giorgio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morales, Giorgio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification for Physics-Informed Neural Networks with Extended Fiducial Inference
di: Shih, Frank, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shih, Frank, et al.
Pubblicazione: (2025)
Epistemic Wrapping for Uncertainty Quantification
di: Sultana, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sultana, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distribution Matching for Graph Quantification Under Structural Covariate Shift
di: Damke, Clemens, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Damke, Clemens, et al.
Pubblicazione: (2025)
Covariate Dependent Mixture of Bayesian Networks
di: Marchant, Roman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Marchant, Roman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Extending Causal Metamodeling to a non-Markovian Queue
di: Amaranath, Pracheta, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Amaranath, Pracheta, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Quantification for Large-Scale Deep Networks via Post-StoNet Modeling
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning traffic flows: Graph Neural Networks for Metamodelling Traffic Assignment
di: Lassen, Oskar Bohn, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lassen, Oskar Bohn, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedSI: Federated Subnetwork Inference for Efficient Uncertainty Quantification
di: Chen, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Hui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Line Search Method Based on Regression and Uncertainty Quantification
di: Laue, Sören, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Laue, Sören, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification on Clinical Trial Outcome Prediction
di: Chen, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fair Uncertainty Quantification for Depression Prediction
di: Li, Yonghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yonghong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification on Graph Learning: A Survey
di: Chen, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
DiffLoad: Uncertainty Quantification in Electrical Load Forecasting with the Diffusion Model
di: Wang, Zhixian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Zhixian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adaptive Uncertainty Quantification for Generative AI
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jungeum, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification With Multiple Sources
di: Ying, Mufang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ying, Mufang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Is the Last Layer Sufficient for Uncertainty Quantification?
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wilson, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
Position: There Is No Free Bayesian Uncertainty Quantification
di: Melev, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Melev, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Isotropic Approach to Efficient Uncertainty Quantification with Gradient Norms
di: Grünefeld, Nils, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Grünefeld, Nils, et al.
Pubblicazione: (2026)
Conditional Generative Modeling for Enhanced Credit Risk Management in Supply Chain Finance
di: Zhang, Qingkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Qingkai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Efficient Quantification of Modeling Uncertainties with Differentiable Physics-Informed Machine Learning Architectures
di: Oddiraju, Manaswin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Oddiraju, Manaswin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discriminant Distance-Aware Representation on Deterministic Uncertainty Quantification Methods
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification for In-Context Learning of Large Language Models
di: Ling, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ling, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification for Quantum Computing
di: Bennink, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bennink, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Quantification in the Tsetlin Machine
di: Helin, Runar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Helin, Runar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification in SVM prediction
di: Anand, Pritam
Pubblicazione: (2025)
di: Anand, Pritam
Pubblicazione: (2025)
PerFlow: Physics-Embedded Rectified Flow for Efficient Reconstruction and Uncertainty Quantification of Spatiotemporal Dynamics
di: Zhou, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Activation-Space Uncertainty Quantification for Pretrained Networks
di: Bergna, Richard, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bergna, Richard, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Uncertainty Quantification Ability of Tabular Foundation Models
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty Quantification Metrics for Deep Regression
di: Lind, Simon Kristoffersson, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lind, Simon Kristoffersson, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interventional Processes for Causal Uncertainty Quantification
di: Dance, Hugh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dance, Hugh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Opinion Pooling for Uncertainty Quantification on Graphs
di: Damke, Clemens, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Damke, Clemens, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Learning to Simulate: Generative Metamodeling via Quantile Regression
di: Hong, L. Jeff, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Uncertainty Quantification of MLE for Entity Ranking with Covariates
di: Fan, Jianqing, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Variational LSTM with Augmented Inputs: Nonlinear Response History Metamodeling with Aleatoric and Epistemic Uncertainty
di: Sapkota, Manisha, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Deep Learning-Based Metamodeling of Nonlinear Stochastic Dynamic Systems under Parametric and Predictive Uncertainty
di: Atila, Haimiti, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Prompt-Dependent Ranking of Large Language Models with Uncertainty Quantification
di: Menendez, Angel Rodrigo Avelar, et al.
Pubblicazione: (2026)