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Learning Latent Variable Models via Jarzynski-adjusted Langevin Algorithm
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GOLLuM: Gaussian Process Optimized LLMs -- Reframing LLM Finetuning through Bayesian Optimization
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0+阅读 · 2025年4月8日
Estimating Marginal Likelihoods in Likelihood-Free Inference via Neural Density Estimation
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Likelihood Level Adapted Estimation of Marginal Likelihood for Bayesian Model Selection
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Interacting Particle Langevin Algorithm for Maximum Marginal Likelihood Estimation
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From the marginal likelihood of a two-way table to ecological inference
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Target-aware Bayesian inference via generalized thermodynamic integration
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Asymptotics of numerical integration for two-level mixed models
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Inference for generalized additive mixed models via penalized marginal likelihood
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Improving Linear System Solvers for Hyperparameter Optimisation in Iterative Gaussian Processes
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Robust Gaussian Processes via Relevance Pursuit
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Improved MCMC with active subspaces
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Poisson and Gamma Model Marginalisation and Marginal Likelihood calculation using Moment-generating Functions
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Shaving Weights with Occam's Razor: Bayesian Sparsification for Neural Networks Using the Marginal Likelihood
Arxiv
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Nudging state-space models for Bayesian filtering under misspecified dynamics
Arxiv
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参考链接
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