Zeitschriftenartikel zum Thema „Variational Infernce“
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Yun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun und Yan-Qin Li Hong-Yan Xu. „Missing Data Interpolation with Variational Bayesian Inference for Socio-economic Statistics Applications“. 電腦學刊 33, Nr. 2 (April 2022): 169–76. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302015.
Der volle Inhalt der QuelleYun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun und Yan-Qin Li Hong-Yan Xu. „Missing Data Interpolation with Variational Bayesian Inference for Socio-economic Statistics Applications“. 電腦學刊 33, Nr. 2 (April 2022): 169–76. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302015.
Der volle Inhalt der QuelleJaakkola, T. S., und M. I. Jordan. „Variational Probabilistic Inference and the QMR-DT Network“. Journal of Artificial Intelligence Research 10 (01.05.1999): 291–322. http://dx.doi.org/10.1613/jair.583.
Der volle Inhalt der QuelleUnlu, Ali, und Laurence Aitchison. „Gradient Regularization as Approximate Variational Inference“. Entropy 23, Nr. 12 (03.12.2021): 1629. http://dx.doi.org/10.3390/e23121629.
Der volle Inhalt der QuelleMerlo, A., A. Pavone, D. Böckenhoff, E. Pasch, G. Fuchert, K. J. Brunner, K. Rahbarnia et al. „Accelerated Bayesian inference of plasma profiles with self-consistent MHD equilibria at W7-X via neural networks“. Journal of Instrumentation 18, Nr. 11 (01.11.2023): P11012. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/11/p11012.
Der volle Inhalt der QuelleBecker, McCoy R., Alexander K. Lew, Xiaoyan Wang, Matin Ghavami, Mathieu Huot, Martin C. Rinard und Vikash K. Mansinghka. „Probabilistic Programming with Programmable Variational Inference“. Proceedings of the ACM on Programming Languages 8, PLDI (20.06.2024): 2123–47. http://dx.doi.org/10.1145/3656463.
Der volle Inhalt der QuelleFourment, Mathieu, und Aaron E. Darling. „Evaluating probabilistic programming and fast variational Bayesian inference in phylogenetics“. PeerJ 7 (18.12.2019): e8272. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.8272.
Der volle Inhalt der QuelleFrank, Philipp, Reimar Leike und Torsten A. Enßlin. „Geometric Variational Inference“. Entropy 23, Nr. 7 (02.07.2021): 853. http://dx.doi.org/10.3390/e23070853.
Der volle Inhalt der QuelleKiselev, Igor. „Variational BEJG Solvers for Marginal-MAP Inference with Accurate Approximation of B-Conditional Entropy“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 9957–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019957.
Der volle Inhalt der QuelleChi, Jinjin, Zhichao Zhang, Zhiyao Yang, Jihong Ouyang und Hongbin Pei. „Generalized Variational Inference via Optimal Transport“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 10 (24.03.2024): 11534–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.29035.
Der volle Inhalt der QuelleHavasi, Marton, Jasper Snoek, Dustin Tran, Jonathan Gordon und José Miguel Hernández-Lobato. „Sampling the Variational Posterior with Local Refinement“. Entropy 23, Nr. 11 (08.11.2021): 1475. http://dx.doi.org/10.3390/e23111475.
Der volle Inhalt der QuelleKrishnan, Ranganath, Mahesh Subedar und Omesh Tickoo. „Specifying Weight Priors in Bayesian Deep Neural Networks with Empirical Bayes“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 4477–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5875.
Der volle Inhalt der QuelleGrimmer, Justin. „An Introduction to Bayesian Inference via Variational Approximations“. Political Analysis 19, Nr. 1 (2011): 32–47. http://dx.doi.org/10.1093/pan/mpq027.
Der volle Inhalt der QuellePerez, Iker, und Giuliano Casale. „Variational inference for Markovian queueing networks“. Advances in Applied Probability 53, Nr. 3 (September 2021): 687–715. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2020.72.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Jirong, Qinghua Ma, Shujun Yang, Jianqiang zheng und Shuaiwei Wang. „Survey of state estimation based on variational bayesian inference“. Journal of Physics: Conference Series 2352, Nr. 1 (01.10.2022): 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2352/1/012002.
Der volle Inhalt der QuelleBenallal, Abdellah, Nawal Cheggaga, Adrian Ilinca, Selma Tchoketch-Kebir, Camelia Ait Hammouda und Noureddine Barka. „Bayesian Inference-Based Energy Management Strategy for Techno-Economic Optimization of a Hybrid Microgrid“. Energies 17, Nr. 1 (24.12.2023): 114. http://dx.doi.org/10.3390/en17010114.
Der volle Inhalt der QuelleFriston, Karl, Thomas FitzGerald, Francesco Rigoli, Philipp Schwartenbeck und Giovanni Pezzulo. „Active Inference: A Process Theory“. Neural Computation 29, Nr. 1 (Januar 2017): 1–49. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00912.
Der volle Inhalt der QuellePark, Cheoneum, und Changki Lee. „Sentimental Analysis of Korean Movie Review using Variational Inference and RNN based on BERT“. KIISE Transactions on Computing Practices 25, Nr. 11 (30.11.2019): 552–58. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2019.25.11.552.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Kai, Xianjun Yang, Yilei Wang, Yingjie Wu und Xianghan Zheng. „Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference“. International Journal of Crowd Science 4, Nr. 1 (31.01.2020): 31–44. http://dx.doi.org/10.1108/ijcs-10-2019-0030.
Der volle Inhalt der QuelleChampion, Théophile, Marek Grześ und Howard Bowman. „Realizing Active Inference in Variational Message Passing: The Outcome-Blind Certainty Seeker“. Neural Computation 33, Nr. 10 (16.09.2021): 2762–826. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01422.
Der volle Inhalt der QuelleAhn, Sungsoo, Michael Chertkov und Jinwoo Shin. „Gauging variational inference“. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2019, Nr. 12 (20.12.2019): 124015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ab3217.
Der volle Inhalt der QuelleLian, Huiqiang, Bing Liu und Pengyuan Li. „A fuel sales forecast method based on variational Bayesian structural time series“. Journal of High Speed Networks 27, Nr. 1 (29.03.2021): 45–66. http://dx.doi.org/10.3233/jhs-210651.
Der volle Inhalt der QuelleZalman (Oshri), Dana, und Shai Fine. „Variational Inference via Rényi Bound Optimization and Multiple-Source Adaptation“. Entropy 25, Nr. 10 (20.10.2023): 1468. http://dx.doi.org/10.3390/e25101468.
Der volle Inhalt der QuelleHubin, Aliaksandr, und Geir Storvik. „Sparse Bayesian Neural Networks: Bridging Model and Parameter Uncertainty through Scalable Variational Inference“. Mathematics 12, Nr. 6 (07.03.2024): 788. http://dx.doi.org/10.3390/math12060788.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Shengjia, Jiaming Song und Stefano Ermon. „InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 5885–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015885.
Der volle Inhalt der QuelleFrey, Brendan J., und Geoffrey E. Hinton. „Variational Learning in Nonlinear Gaussian Belief Networks“. Neural Computation 11, Nr. 1 (01.01.1999): 193–213. http://dx.doi.org/10.1162/089976699300016872.
Der volle Inhalt der QuelleYamaguchi, Kazuhiro, und Kensuke Okada. „Variational Bayes Inference for the DINA Model“. Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, Nr. 5 (31.03.2020): 569–97. http://dx.doi.org/10.3102/1076998620911934.
Der volle Inhalt der QuelleDong, Ping, Jianhua Cheng und Liqiang Liu. „A Novel Anti-Jamming Technique for INS/GNSS Integration Based on Black Box Variational Inference“. Applied Sciences 11, Nr. 8 (19.04.2021): 3664. http://dx.doi.org/10.3390/app11083664.
Der volle Inhalt der QuelleYamaguchi, Nobuhiko. „Constructing Generative Topographic Mapping by Variational Bayes with ARD Hierarchical Prior“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 17, Nr. 4 (20.07.2013): 473–79. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2013.p0473.
Der volle Inhalt der QuelleGaly-Fajou, Théo, Valerio Perrone und Manfred Opper. „Flexible and Efficient Inference with Particles for the Variational Gaussian Approximation“. Entropy 23, Nr. 8 (30.07.2021): 990. http://dx.doi.org/10.3390/e23080990.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Di, Xiaoru Xie und Dongxu Wei. „A Design Methodology for Fault-Tolerant Neuromorphic Computing Using Bayesian Neural Network“. Micromachines 14, Nr. 10 (27.09.2023): 1840. http://dx.doi.org/10.3390/mi14101840.
Der volle Inhalt der QuelleVlastelica, Marin, Patrick Ernst und Gyuri Szarvas. „Taming Continuous Posteriors for Latent Variational Dialogue Policies“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 11 (26.06.2023): 13673–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26602.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Hang, und Wei Wang. „An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment“. Mathematics 12, Nr. 1 (26.12.2023): 85. http://dx.doi.org/10.3390/math12010085.
Der volle Inhalt der QuelleZhai, Ke, Jordan Boyd-Graber und Shay B. Cohen. „Online Adaptor Grammars with Hybrid Inference“. Transactions of the Association for Computational Linguistics 2 (Dezember 2014): 465–76. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00196.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chendong, und Ting Chen. „Bayesian slip inversion with automatic differentiation variational inference“. Geophysical Journal International 229, Nr. 1 (29.10.2021): 546–65. http://dx.doi.org/10.1093/gji/ggab438.
Der volle Inhalt der QuelleDang, Tung, und Hirohisa Kishino. „Stochastic Variational Inference for Bayesian Phylogenetics: A Case of CAT Model“. Molecular Biology and Evolution 36, Nr. 4 (01.02.2019): 825–33. http://dx.doi.org/10.1093/molbev/msz020.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Cheng, Judith Butepage, Hedvig Kjellstrom und Stephan Mandt. „Advances in Variational Inference“. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, Nr. 8 (01.08.2019): 2008–26. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2889774.
Der volle Inhalt der QuelleSaeedi, Ardavan, Yuria Utsumi, Li Sun, Kayhan Batmanghelich und Li-wei Lehman. „Knowledge Distillation via Constrained Variational Inference“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 7 (28.06.2022): 8132–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20786.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ang, Luis Pericchi und Kun Wang. „Objective Bayesian Inference in Probit Models with Intrinsic Priors Using Variational Approximations“. Entropy 22, Nr. 5 (30.04.2020): 513. http://dx.doi.org/10.3390/e22050513.
Der volle Inhalt der QuelleDamgaard, Malte Rørmose, Rasmus Pedersen und Thomas Bak. „Study of Variational Inference for Flexible Distributed Probabilistic Robotics“. Robotics 11, Nr. 2 (24.03.2022): 38. http://dx.doi.org/10.3390/robotics11020038.
Der volle Inhalt der QuelleKiefer, Alex B. „Psychophysical identity and free energy“. Journal of The Royal Society Interface 17, Nr. 169 (August 2020): 20200370. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2020.0370.
Der volle Inhalt der QuelleRezek, I., D. S. Leslie, S. Reece, S. J. Roberts, A. Rogers, R. K. Dash und N. R. Jennings. „On Similarities between Inference in Game Theory and Machine Learning“. Journal of Artificial Intelligence Research 33 (23.10.2008): 259–83. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2523.
Der volle Inhalt der QuelleVedadi, Elahe, Joshua V. Dillon, Philip Andrew Mansfield, Karan Singhal, Arash Afkanpour und Warren Richard Morningstar. „Federated Variational Inference: Towards Improved Personalization and Generalization“. Proceedings of the AAAI Symposium Series 3, Nr. 1 (20.05.2024): 323–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31228.
Der volle Inhalt der QuellePark, Mijung, James Foulds, Kamalika Chaudhuri und Max Welling. „Variational Bayes In Private Settings (VIPS)“. Journal of Artificial Intelligence Research 68 (05.05.2020): 109–57. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11763.
Der volle Inhalt der QuelleGallego, Víctor, und David Ríos Insua. „Variationally Inferred Sampling through a Refined Bound“. Entropy 23, Nr. 1 (19.01.2021): 123. http://dx.doi.org/10.3390/e23010123.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Rui, Christian Walder und Marian-Andrei Rizoiu. „Variational Inference for Sparse Gaussian Process Modulated Hawkes Process“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, Nr. 04 (03.04.2020): 6803–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6160.
Der volle Inhalt der QuelleMasegosa, Andrés R., Darío Ramos-López, Antonio Salmerón, Helge Langseth und Thomas D. Nielsen. „Variational Inference over Nonstationary Data Streams for Exponential Family Models“. Mathematics 8, Nr. 11 (03.11.2020): 1942. http://dx.doi.org/10.3390/math8111942.
Der volle Inhalt der QuelleHilprecht, Benjamin, Martin Härterich und Daniel Bernau. „Monte Carlo and Reconstruction Membership Inference Attacks against Generative Models“. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2019, Nr. 4 (01.10.2019): 232–49. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2019-0067.
Der volle Inhalt der QuelleFriston, Karl, Philipp Schwartenbeck, Thomas FitzGerald, Michael Moutoussis, Timothy Behrens und Raymond J. Dolan. „The anatomy of choice: dopamine and decision-making“. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 369, Nr. 1655 (05.11.2014): 20130481. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2013.0481.
Der volle Inhalt der QuelleBOCCIGNONE, GIUSEPPE, PAOLO NAPOLETANO und MARIO FERRARO. „EMBEDDING DIFFUSION IN VARIATIONAL BAYES: A TECHNIQUE FOR SEGMENTING IMAGES“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 22, Nr. 05 (August 2008): 811–27. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001408006533.
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