Beyond NNGP: Large Deviations and Feature Learning in Bayesian Neural Networks
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Papagiannouli, Katerina, Trevisan, Dario, Zitto, Giuseppe Pio |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Functional Large Deviations for Wide Deep Neural Networks with Gaussian Initialization and Lipschitz Activations
par: Macci, Claudio, et autres
Publié: (2026)
par: Macci, Claudio, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Neural Networks with Monte Carlo Dropout for Probabilistic Electricity Price Forecasting
par: Das, Abhinav, et autres
Publié: (2025)
par: Das, Abhinav, et autres
Publié: (2025)
Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026)
Structured Matching via Cost-Regularized Unbalanced Optimal Transport
par: Pardini, Emanuele, et autres
Publié: (2025)
par: Pardini, Emanuele, et autres
Publié: (2025)
Random Feature Spiking Neural Networks
par: Gollwitzer, Maximilian, et autres
Publié: (2025)
par: Gollwitzer, Maximilian, et autres
Publié: (2025)
Beyond Point Estimates: Distributional Uncertainty in Machine Learning Performance Evaluation
par: Lehmann, Christoph, et autres
Publié: (2025)
par: Lehmann, Christoph, et autres
Publié: (2025)
SmallML: Bayesian Transfer Learning for Small-Data Predictive Analytics
par: Leontev, Semen
Publié: (2025)
par: Leontev, Semen
Publié: (2025)
Correspondence of NNGP Kernel and the Matern Kernel
par: Muyskens, Amanda, et autres
Publié: (2024)
par: Muyskens, Amanda, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Propagation Networks for Neural Ordinary Differential Equations
par: Jahanshahi, Hadi, et autres
Publié: (2025)
par: Jahanshahi, Hadi, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Optimization in Linear Time
par: Schneider, Jesse, et autres
Publié: (2026)
par: Schneider, Jesse, et autres
Publié: (2026)
High-Dimensional Change Point Detection using Graph Spanning Ratio
par: Sun, Yang-Wen, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Yang-Wen, et autres
Publié: (2025)
Beyond Accuracy: Reliability and Uncertainty Estimation in Convolutional Neural Networks
par: Ruijs, Sanne, et autres
Publié: (2026)
par: Ruijs, Sanne, et autres
Publié: (2026)
GOLFS: Feature Selection via Combining Both Global and Local Information for High Dimensional Clustering
par: Xing, Zhaoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Xing, Zhaoyu, et autres
Publié: (2025)
Robust Domain Generalisation with Causal Invariant Bayesian Neural Networks
par: Gendron, Gaël, et autres
Publié: (2024)
par: Gendron, Gaël, et autres
Publié: (2024)
Connecting NTK and NNGP: A Unified Theoretical Framework for Wide Neural Network Learning Dynamics
par: Avidan, Yehonatan, et autres
Publié: (2023)
par: Avidan, Yehonatan, et autres
Publié: (2023)
Active Learning for Manifold Gaussian Process Regression
par: Cheng, Yuanxing, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Yuanxing, et autres
Publié: (2025)
The Role of Causal Features in Strategic Classification for Robustness and Alignment
par: Gois, Antonio, et autres
Publié: (2026)
par: Gois, Antonio, et autres
Publié: (2026)
Optimal Kernel Learning for Gaussian Process Models with High-Dimensional Input
par: Kang, Lulu, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Lulu, et autres
Publié: (2025)
Partial Trace-Class Bayesian Neural Networks
par: Carter, Arran, et autres
Publié: (2025)
par: Carter, Arran, et autres
Publié: (2025)
cc-Shapley: Measuring Multivariate Feature Importance Needs Causal Context
par: Martin, Jörg, et autres
Publié: (2026)
par: Martin, Jörg, et autres
Publié: (2026)
Bandwidth Selectors on Semiparametric Bayesian Networks
par: Alejandre, Victor, et autres
Publié: (2025)
par: Alejandre, Victor, et autres
Publié: (2025)
A Bayesian Gaussian Process-Based Latent Discriminative Generative Decoder (LDGD) Model for High-Dimensional Data
par: Ziaei, Navid, et autres
Publié: (2024)
par: Ziaei, Navid, et autres
Publié: (2024)
How Graph Structure and Label Dependencies Contribute to Node Classification in a Large Network of Documents
par: Lemberger, Pirmin, et autres
Publié: (2023)
par: Lemberger, Pirmin, et autres
Publié: (2023)
FedAvg-Based CTMC Hazard Model for Federated Bridge Deterioration Assessment
par: Yasuno, Takato
Publié: (2026)
par: Yasuno, Takato
Publié: (2026)
Analytical Approximation of the ELBO Gradient in the Context of the Clutter Problem
par: Popov, Roumen Nikolaev
Publié: (2024)
par: Popov, Roumen Nikolaev
Publié: (2024)
Random Models for Fuzzy Clustering Similarity Measures
par: DeWolfe, Ryan, et autres
Publié: (2023)
par: DeWolfe, Ryan, et autres
Publié: (2023)
Replicable Distribution Testing
par: Diakonikolas, Ilias, et autres
Publié: (2025)
par: Diakonikolas, Ilias, et autres
Publié: (2025)
ABROCA Distributions For Algorithmic Bias Assessment: Considerations Around Interpretation
par: Borchers, Conrad, et autres
Publié: (2024)
par: Borchers, Conrad, et autres
Publié: (2024)
Identifying Information from Observations with Uncertainty and Novelty
par: Prijatelj, Derek S., et autres
Publié: (2025)
par: Prijatelj, Derek S., et autres
Publié: (2025)
An Iterative Bayesian Approach for System Identification based on Linear Gaussian Models
par: Tzikas, Alexandros E., et autres
Publié: (2025)
par: Tzikas, Alexandros E., et autres
Publié: (2025)
Maximum Temperature Prediction Using Remote Sensing Data Via Convolutional Neural Network
par: Innocenti, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
par: Innocenti, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
Going NUTS with ADVI: Exploring various Bayesian Inference techniques with Facebook Prophet
par: Krajevski, Jovan, et autres
Publié: (2026)
par: Krajevski, Jovan, et autres
Publié: (2026)
A Robust Monotonic Single-Index Model for Skewed and Heavy-Tailed Data: A Deep Neural Network Approach Applied to Periodontal Studies
par: Liu, Qingyang, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Qingyang, et autres
Publié: (2025)
ARMA Cell: A Modular and Effective Approach for Neural Autoregressive Modeling
par: Schiele, Philipp, et autres
Publié: (2022)
par: Schiele, Philipp, et autres
Publié: (2022)
Reweighting Improves Conditional Risk Bounds
par: Zhang, Yikai, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yikai, et autres
Publié: (2025)
Online Action Learning in High Dimensions: A Conservative Perspective
par: Flores, Claudio Cardoso, et autres
Publié: (2020)
par: Flores, Claudio Cardoso, et autres
Publié: (2020)
Capturing Multivariate Dependencies of EV Charging Events: From Parametric Copulas to Neural Density Estimation
par: Výboh, Martin, et autres
Publié: (2026)
par: Výboh, Martin, et autres
Publié: (2026)
MINERVA: Mutual Information Neural Estimation for Supervised Feature Selection
par: Muvunza, Taurai, et autres
Publié: (2025)
par: Muvunza, Taurai, et autres
Publié: (2025)
CityFlowER: An Efficient and Realistic Traffic Simulator with Embedded Machine Learning Models
par: Da, Longchao, et autres
Publié: (2024)
par: Da, Longchao, et autres
Publié: (2024)
Fairmetrics: An R package for group fairness evaluation
par: Smith, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
par: Smith, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Functional Large Deviations for Wide Deep Neural Networks with Gaussian Initialization and Lipschitz Activations
par: Macci, Claudio, et autres
Publié: (2026) -
Bayesian Neural Networks with Monte Carlo Dropout for Probabilistic Electricity Price Forecasting
par: Das, Abhinav, et autres
Publié: (2025) -
Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features
par: Caprio, Michele, et autres
Publié: (2026) -
Structured Matching via Cost-Regularized Unbalanced Optimal Transport
par: Pardini, Emanuele, et autres
Publié: (2025) -
Random Feature Spiking Neural Networks
par: Gollwitzer, Maximilian, et autres
Publié: (2025)