Copertina

Entropic Strict Minimum Message Length and Its Connections to PAC-Bayes and NML

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Makalic, Enes, Schmidt, Daniel F.
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Statistics Theory
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Information Geometry and Asymptotic Theory for SMML Estimators
di: Makalic, Enes, et al.
Pubblicazione: (2026)

Asymptotic theory and bias correction for the Wallace--Freeman estimator
di: Makalic, Enes, et al.
Pubblicazione: (2026)

PAC-Bayes Bounds for High-Dimensional Multi-Index Models with Unknown Active Dimension
di: Steffen, Maximilian F.
Pubblicazione: (2023)

PAC-Bayes Bounds on Variational Tempered Posteriors for Markov Models
di: Banerjee, Imon, et al.
Pubblicazione: (2021)

User-friendly introduction to PAC-Bayes bounds
di: Alquier, Pierre
Pubblicazione: (2021)

Controlling Multiple Errors Simultaneously with a PAC-Bayes Bound
di: Adams, Reuben, et al.
Pubblicazione: (2022)

A unified recipe for deriving (time-uniform) PAC-Bayes bounds
di: Chugg, Ben, et al.
Pubblicazione: (2023)

MML Probabilistic Principal Component Analysis
di: Makalic, Enes, et al.
Pubblicazione: (2022)

Extremely Fast Maximum Likelihood Estimation of High‐Order Autoregressive Models
di: Daniel F. Schmidt, et al.
Pubblicazione: (2025)

Generalization Bounds: Perspectives from Information Theory and PAC-Bayes
di: Hellström, Fredrik, et al.
Pubblicazione: (2023)

Neural Estimation Of Entropic Optimal Transport
di: Wang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)

A PAC-Bayes oracle inequality for sparse neural networks
di: Steffen, Maximilian F., et al.
Pubblicazione: (2022)

Neural Entropic Optimal Transport and Gromov-Wasserstein Alignment
di: Wang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2023)

Efficient Bayesian Inference in Strictly Semi-parametric Linear Inverse Problems
di: Magra, Adel, et al.
Pubblicazione: (2026)

On a Strictly Decreasing Nonparametric Estimator of the Drift Function for Recurrent Diffusion Processes
di: Marie, Nicolas
Pubblicazione: (2026)

Entropic Isoperimetric and Cramér--Rao Inequalities for Rényi--Fisher Information
di: Wu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Entropic Gromov-Wasserstein Distances: Stability and Algorithms
di: Rioux, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2023)

Entropic Reciprocity in Time-Reversed Young Interferometry
di: Wen, Jianming
Pubblicazione: (2026)

PAC-Chernoff Bounds: Understanding Generalization in the Interpolation Regime
di: Masegosa, Andrés R., et al.
Pubblicazione: (2023)

Misclassification bounds for PAC-Bayesian sparse deep learning
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)

Entropic vector quantile regression: Duality and Gaussian case
di: Kato, Kengo, et al.
Pubblicazione: (2026)

Bayes Risk for Goodness of Fit Tests
di: Polson, Nicholas G., et al.
Pubblicazione: (2026)

Minimal Models of Entropic Order
di: Huang, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Entropic covariance models
di: Zwiernik, Piotr
Pubblicazione: (2023)

Entropic Order
di: Han, Yiqiu, et al.
Pubblicazione: (2025)

De Finetti + Sanov = Bayes
di: Polson, Nicholas G., et al.
Pubblicazione: (2025)

Dual Representation of Minimum Divergence Under Integral Constraints
di: Shekhar, Shubhanshu, et al.
Pubblicazione: (2026)

Revisiting Agnostic PAC Learning
di: Hanneke, Steve, et al.
Pubblicazione: (2024)

Consistency of Bayes factors for linear models
di: Moreno, Elías, et al.
Pubblicazione: (2025)

A sparse PAC-Bayesian approach for high-dimensional quantile prediction
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2024)

Generalised Bayes Linear Inference
di: Astfalck, Lachlan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Universality of Approximate Message Passing algorithms and tensor networks
di: Wang, Tianhao, et al.
Pubblicazione: (2022)

Linear Operator Approximate Message Passing (OpAMP)
di: Rossetti, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Is Transductive Learning Equivalent to PAC Learning?
di: Dughmi, Shaddin, et al.
Pubblicazione: (2024)

On the Maximum and Minimum of a Multivariate Poisson Distribution
di: Liu, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Extending Mean-Field Variational Inference via Entropic Regularization: Theory and Computation
di: Wu, Bohan, et al.
Pubblicazione: (2024)

PAC-Bayesian risk bounds for fully connected deep neural network with Gaussian priors
di: Mai, The Tien
Pubblicazione: (2025)

Mixed Regression via Approximate Message Passing
di: Tan, Nelvin, et al.
Pubblicazione: (2023)

How to Measure Evidence and Its Strength: Bayes Factors or Relative Belief Ratios?
di: Al-Labadi, Luai, et al.
Pubblicazione: (2023)

Asymptotic Breakdown Point Analysis for a General Class of Minimum Divergence Estimators
di: Roy, Subhrajyoty, et al.
Pubblicazione: (2023)