Buchumschlag

Quotient-Based Posterior Analysis for Euclidean Latent Space Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	You, Kisung, Giuffrè, Mauro
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Methodology Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning over von Mises-Fisher Distributions via a Wasserstein-like Geometry
von: You, Kisung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scale-Calibrated Median-of-Means for Robust Distributed Principal Component Analysis
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

On the Wasserstein median of probability measures
von: You, Kisung, et al.
Veröffentlicht: (2022)

PCA, SVD, and Centering of Data
von: Kim, Donggun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Intrinsic effective sample size for manifold-valued Markov chain Monte Carlo via kernel discrepancy
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

Finite Mixture Modeling with Riemannian Gaussian Distributions on Hyperbolic Space
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

On Heterogeneity in Wasserstein Space
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

Mode and Ridge Estimation in Euclidean and Directional Product Spaces: A Mean Shift Approach
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Sequential Gibbs Posteriors with Applications to Principal Component Analysis
von: Winter, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predictively Oriented Posteriors
von: McLatchie, Yann, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scale selection for geometric medians on product manifolds
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

Posterior SBC: Simulation-Based Calibration Checking Conditional on Data
von: Säilynoja, Teemu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Posterior Estimation on Exponential Random Graph Models: Evaluating Bias and Implementation Challenges
von: Fan, Yefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Bayesian Optimization via Tempered Posteriors
von: Li, Jiguang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Identifiable Latent Additive Noise Models
von: Liu, Yuhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifiable Deep Latent Variable Models for MNAR Data
von: Xie, Huiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Latent and Hierarchical Structures in Cognitive Diagnosis Models
von: Ma, Chenchen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

SOFARI-R: High-Dimensional Manifold-Based Inference for Latent Responses
von: Zheng, Zemin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometric medians on product manifolds
von: Park, Jiewon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Discriminant Analysis in High-Dimensional Latent Factor Models
von: Bing, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders
von: Tramontano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Distillation of Uncertainty using Deep Latent Factor Model
von: Park, Sehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent Causal Models
von: Zhou, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Classification from Positive and Biased Negative Data with Skewed Labeled Posterior Probability
von: Watanabe, Shotaro, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Causal Concept Graphs in LLM Latent Space for Stepwise Reasoning
von: Meherab, Md Muntaqim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Learning of the Latent Space of Wasserstein Generative Adversarial Networks
von: Qiu, Yixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariate-assisted Grade of Membership Models via Shared Latent Geometry
von: Xu, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Goodness-of-Fit Tests for Latent Class Models with Ordinal Categorical Data
von: Qing, Huan
Veröffentlicht: (2026)

Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models
von: Kündig, Pascal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Safe, Scalable, and Accurate Bayes Posterior Sampling for Large-Data Generalized Linear Mixed Models
von: Baek, Youngsoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Preconditioned Robust Neural Posterior Estimation for Misspecified Simulators
von: Kelly, Ryan P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Vector Copula Variational Inference and Dependent Block Posterior Approximations
von: Fu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tuning-Free Maximum Likelihood Training of Latent Variable Models via Coin Betting
von: Sharrock, Louis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semantics at an Angle: When Cosine Similarity Works Until It Doesn't
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2025)

Proximal Approximate Inference in State-Space Models
von: Abdulsamad, Hany, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models
von: Abadie, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Discrete Encoders: Identifiable Deep Generative Models for Rich Data with Discrete Latent Layers
von: Lee, Seunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anchored Variational Inference for Personalized Sequential Latent-State Models
von: Guo, Xingche
Veröffentlicht: (2026)

Constant Metric Scaling in Riemannian Computation
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2026)

A Particle-Flow Algorithm for Free-Support Wasserstein Barycenters
von: You, Kisung
Veröffentlicht: (2025)