Copertina

Conservative neural posterior estimation via distributionally robust training

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Laplante, William, Hikida, Yuga, Dellaporta, Charita, Briol, François-Xavier, Bharti, Ayush
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

Amortised and provably-robust simulation-based inference
di: Bharti, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2026)

Multilevel neural simulation-based inference
di: Hikida, Yuga, et al.
Pubblicazione: (2025)

Robust Bayesian Inference for Measurement Error Misspecification: The Berkson and Classical Cases
di: Dellaporta, Charita, et al.
Pubblicazione: (2023)

Total robustness in Bayesian Nonlinear Regression
di: Chen, Mengqi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Cost-aware simulation-based inference
di: Bharti, Ayush, et al.
Pubblicazione: (2024)

Distributionally Robust Optimisation with Bayesian Ambiguity Sets
di: Dellaporta, Charita, et al.
Pubblicazione: (2024)

Decision Making under Model Misspecification: DRO with Robust Bayesian Ambiguity Sets
di: Dellaporta, Charita, et al.
Pubblicazione: (2025)

Decision Making under the Exponential Family: Distributionally Robust Optimisation with Bayesian Ambiguity Sets
di: Dellaporta, Charita, et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust and Conjugate Spatio-Temporal Gaussian Processes
di: Laplante, William, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Robustness of Kernel Goodness-of-Fit Tests
di: Liu, Xing, et al.
Pubblicazione: (2024)

Nested Expectations with Kernel Quadrature
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Robust and Conjugate Gaussian Process Regression
di: Altamirano, Matias, et al.
Pubblicazione: (2023)

Conditional Bayesian Quadrature
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels
di: Key, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2021)

BayesSum: Bayesian Quadrature in Discrete Spaces
di: Kang, Sophia Seulkee, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Dictionary of Closed-Form Kernel Mean Embeddings
di: Briol, François-Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)

Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes
di: Duran-Martin, Gerardo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multi-Output Robust and Conjugate Gaussian Processes
di: Rooijakkers, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2025)

Kernel Quantile Embeddings and Associated Probability Metrics
di: Naslidnyk, Masha, et al.
Pubblicazione: (2025)

Robust Simulation-Based Inference under Missing Data via Neural Processes
di: Verma, Yogesh, et al.
Pubblicazione: (2025)

Thinned Mean Field Langevin Dynamics
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Stationary MMD Points
di: Chen, Zonghao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Towards Healing the Blindness of Score Matching
di: Zhang, Mingtian, et al.
Pubblicazione: (2022)

Mixed neural posterior estimation for simulators with discrete and continuous parameters
di: Boelts, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Conditional diffusions for amortized neural posterior estimation
di: Chen, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2024)

Ultra-fast feature learning for the training of two-layer neural networks in the two-timescale regime
di: Barboni, Raphaël, et al.
Pubblicazione: (2025)

On robust overfitting: adversarial training induced distribution matters
di: Tian, Runzhi, et al.
Pubblicazione: (2023)

Conjugate Generalised Bayesian Inference for Discrete Doubly Intractable Problems
di: Laplante, William, et al.
Pubblicazione: (2025)

CoLT: The conditional localization test for assessing the accuracy of neural posterior estimates
di: Chen, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

A General Framework for Joint Multi-State Models
di: Laplante, Félix, et al.
Pubblicazione: (2025)

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

Demonstrating the power and flexibility of variational assumptions for amortized neural posterior estimation in environmental applications
di: Maceda, Elliot, et al.
Pubblicazione: (2024)

An efficient likelihood-free Bayesian inference method based on sequential neural posterior estimation
di: Xiong, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2023)

Strategies for training point distributions in physics-informed neural networks
di: Humagain, Santosh, et al.
Pubblicazione: (2025)

ALINE: Joint Amortization for Bayesian Inference and Active Data Acquisition
di: Huang, Daolang, et al.
Pubblicazione: (2025)

Asymmetrical estimator for training encapsulated deep photonic neural networks
di: Wang, Yizhi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Adversarially robust generalization theory via Jacobian regularization for deep neural networks
di: Wu, Dongya, et al.
Pubblicazione: (2024)

A decomposition-based robust training of physics-informed neural networks for nearly incompressible linear elasticity
di: Dick, Josef, et al.
Pubblicazione: (2025)

Understanding the training of infinitely deep and wide ResNets with Conditional Optimal Transport
di: Barboni, Raphaël, et al.
Pubblicazione: (2024)

A theoretical framework for M-posteriors: frequentist guarantees and robustness properties
di: Marusic, Juraj, et al.
Pubblicazione: (2025)