Copertina

Time-Aware Latent Space Bayesian Optimization

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Vu, Tuan A., Martinelli, Julien, Lähdesmäki, Harri
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Bayesian Nonparametric Mixed-Effect ODEs with Gaussian Processes
di: Martinelli, Julien, et al.
Pubblicazione: (2026)

Modeling Temporal scRNA-seq Data with Latent Gaussian Process and Optimal Transport
di: Balik, Mehmet Yigit, et al.
Pubblicazione: (2026)

Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness
di: Sinelnikov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2024)

Learning Spatiotemporal Dynamical Systems from Point Process Observations
di: Iakovlev, Valerii, et al.
Pubblicazione: (2024)

Scalable mixed-domain Gaussian process modeling and model reduction for longitudinal data
di: Timonen, Juho, et al.
Pubblicazione: (2021)

Latent mixed-effect models for high-dimensional longitudinal data
di: Ong, Priscilla, et al.
Pubblicazione: (2024)

SeqRisk: Transformer-augmented latent variable model for robust survival prediction with longitudinal data
di: Öğretir, Mine, et al.
Pubblicazione: (2024)

Anchor-Based Heteroscedastic Noise for Preferential Bayesian Optimization
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2024)

Online Sharp-Calibrated Bayesian Optimization
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2026)

Optimization on black-box function by parameter-shift rule
di: Hai, Vu Tuan
Pubblicazione: (2025)

Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2023)

Latent Space Bayesian Optimization with Latent Data Augmentation for Enhanced Exploration
di: Boyar, Onur, et al.
Pubblicazione: (2023)

Proxy-informed Bayesian transfer learning with unknown sources
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust and Computation-Aware Gaussian Processes
di: Sinaga, Marshal Arijona, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Relevant Contextual Variables Within Bayesian Optimization
di: Martinelli, Julien, et al.
Pubblicazione: (2023)

Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters
di: Sloman, Sabina J., et al.
Pubblicazione: (2023)

E(3)-equivariant models cannot learn chirality: Field-based molecular generation
di: Dumitrescu, Alexandru, et al.
Pubblicazione: (2024)

High Dimensional Bayesian Optimization using Lasso Variable Selection
di: Hoang, Vu Viet, et al.
Pubblicazione: (2025)

Crystal-LSBO: Automated Design of De Novo Crystals with Latent Space Bayesian Optimization
di: Boyar, Onur, et al.
Pubblicazione: (2024)

Bayesian Optimization for Simultaneous Selection of Machine Learning Algorithms and Hyperparameters on Shared Latent Space
di: Ishikawa, Kazuki, et al.
Pubblicazione: (2025)

PABBO: Preferential Amortized Black-Box Optimization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

In-Context Black-Box Optimization with Unreliable Feedback
di: Blumer, Nicolas Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Position: Biology is the Challenge Physics-Informed ML Needs to Evolve
di: Martinelli, Julien
Pubblicazione: (2025)

Estimating treatment effects from single-arm trials via latent-variable modeling
di: Haussmann, Manuel, et al.
Pubblicazione: (2023)

Approximation-Aware Bayesian Optimization
di: Maus, Natalie, et al.
Pubblicazione: (2024)

Inversion-based Latent Bayesian Optimization
di: Chu, Jaewon, et al.
Pubblicazione: (2024)

Return of the Latent Space COWBOYS: Re-thinking the use of VAEs for Bayesian Optimisation of Structured Spaces
di: Moss, Henry B., et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Abstract World Models with a Group-Structured Latent Space
di: Delliaux, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)

In-Context Multi-Objective Optimization
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Bayesian Optimization for Unknown Cost-Varying Variable Subsets with No-Regret Costs
di: Hoang, Vu Viet, et al.
Pubblicazione: (2024)

Challenges in interpretability of additive models
di: Zhang, Xinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Latent Bayesian Optimization via Autoregressive Normalizing Flows
di: Lee, Seunghun, et al.
Pubblicazione: (2025)

High-dimensional Bayesian Optimization via Covariance Matrix Adaptation Strategy
di: Ngo, Lam, et al.
Pubblicazione: (2024)

Safety Game: Inference-Time Alignment of Black-Box LLMs via Constrained Optimization
di: Nguyen, Tuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

FedEHR-Gen: Federated Synthetic Time-Series EHR Generation via Latent Space Alignment and Distribution-Aware Aggregation
di: Bai, Jun, et al.
Pubblicazione: (2026)

A Latent Space Correlation-Aware Autoencoder for Anomaly Detection in Skewed Data
di: Roy, Padmaksha
Pubblicazione: (2023)

Symmetry-Aware Bayesian Optimization via Max Kernels
di: Bardou, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multi-Objective Latent Space Optimization of Generative Molecular Design Models
di: Abeer, A N M Nafiz, et al.
Pubblicazione: (2022)

Bayesian Inverse Problems with Conditional Sinkhorn Generative Adversarial Networks in Least Volume Latent Spaces
di: Chen, Qiuyi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Posterior Inference in Latent Space for Scalable Constrained Black-box Optimization
di: Om, Kiyoung, et al.
Pubblicazione: (2025)