Artículos de revistas sobre el tema "Variational Infernce"
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Yun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun y Yan-Qin Li Hong-Yan Xu. "Missing Data Interpolation with Variational Bayesian Inference for Socio-economic Statistics Applications". 電腦學刊 33, n.º 2 (abril de 2022): 169–76. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302015.
Texto completoYun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun y Yan-Qin Li Hong-Yan Xu. "Missing Data Interpolation with Variational Bayesian Inference for Socio-economic Statistics Applications". 電腦學刊 33, n.º 2 (abril de 2022): 169–76. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022043302015.
Texto completoJaakkola, T. S. y M. I. Jordan. "Variational Probabilistic Inference and the QMR-DT Network". Journal of Artificial Intelligence Research 10 (1 de mayo de 1999): 291–322. http://dx.doi.org/10.1613/jair.583.
Texto completoUnlu, Ali y Laurence Aitchison. "Gradient Regularization as Approximate Variational Inference". Entropy 23, n.º 12 (3 de diciembre de 2021): 1629. http://dx.doi.org/10.3390/e23121629.
Texto completoMerlo, 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, n.º 11 (1 de noviembre de 2023): P11012. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/11/p11012.
Texto completoBecker, McCoy R., Alexander K. Lew, Xiaoyan Wang, Matin Ghavami, Mathieu Huot, Martin C. Rinard y Vikash K. Mansinghka. "Probabilistic Programming with Programmable Variational Inference". Proceedings of the ACM on Programming Languages 8, PLDI (20 de junio de 2024): 2123–47. http://dx.doi.org/10.1145/3656463.
Texto completoFourment, Mathieu y Aaron E. Darling. "Evaluating probabilistic programming and fast variational Bayesian inference in phylogenetics". PeerJ 7 (18 de diciembre de 2019): e8272. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.8272.
Texto completoFrank, Philipp, Reimar Leike y Torsten A. Enßlin. "Geometric Variational Inference". Entropy 23, n.º 7 (2 de julio de 2021): 853. http://dx.doi.org/10.3390/e23070853.
Texto completoKiselev, 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 de julio de 2019): 9957–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019957.
Texto completoChi, Jinjin, Zhichao Zhang, Zhiyao Yang, Jihong Ouyang y Hongbin Pei. "Generalized Variational Inference via Optimal Transport". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 10 (24 de marzo de 2024): 11534–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.29035.
Texto completoHavasi, Marton, Jasper Snoek, Dustin Tran, Jonathan Gordon y José Miguel Hernández-Lobato. "Sampling the Variational Posterior with Local Refinement". Entropy 23, n.º 11 (8 de noviembre de 2021): 1475. http://dx.doi.org/10.3390/e23111475.
Texto completoKrishnan, Ranganath, Mahesh Subedar y Omesh Tickoo. "Specifying Weight Priors in Bayesian Deep Neural Networks with Empirical Bayes". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 4477–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5875.
Texto completoGrimmer, Justin. "An Introduction to Bayesian Inference via Variational Approximations". Political Analysis 19, n.º 1 (2011): 32–47. http://dx.doi.org/10.1093/pan/mpq027.
Texto completoPerez, Iker y Giuliano Casale. "Variational inference for Markovian queueing networks". Advances in Applied Probability 53, n.º 3 (septiembre de 2021): 687–715. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2020.72.
Texto completoMa, Jirong, Qinghua Ma, Shujun Yang, Jianqiang zheng y Shuaiwei Wang. "Survey of state estimation based on variational bayesian inference". Journal of Physics: Conference Series 2352, n.º 1 (1 de octubre de 2022): 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2352/1/012002.
Texto completoBenallal, Abdellah, Nawal Cheggaga, Adrian Ilinca, Selma Tchoketch-Kebir, Camelia Ait Hammouda y Noureddine Barka. "Bayesian Inference-Based Energy Management Strategy for Techno-Economic Optimization of a Hybrid Microgrid". Energies 17, n.º 1 (24 de diciembre de 2023): 114. http://dx.doi.org/10.3390/en17010114.
Texto completoFriston, Karl, Thomas FitzGerald, Francesco Rigoli, Philipp Schwartenbeck y Giovanni Pezzulo. "Active Inference: A Process Theory". Neural Computation 29, n.º 1 (enero de 2017): 1–49. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00912.
Texto completoPark, Cheoneum y Changki Lee. "Sentimental Analysis of Korean Movie Review using Variational Inference and RNN based on BERT". KIISE Transactions on Computing Practices 25, n.º 11 (30 de noviembre de 2019): 552–58. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2019.25.11.552.
Texto completoZheng, Kai, Xianjun Yang, Yilei Wang, Yingjie Wu y Xianghan Zheng. "Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference". International Journal of Crowd Science 4, n.º 1 (31 de enero de 2020): 31–44. http://dx.doi.org/10.1108/ijcs-10-2019-0030.
Texto completoChampion, Théophile, Marek Grześ y Howard Bowman. "Realizing Active Inference in Variational Message Passing: The Outcome-Blind Certainty Seeker". Neural Computation 33, n.º 10 (16 de septiembre de 2021): 2762–826. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01422.
Texto completoAhn, Sungsoo, Michael Chertkov y Jinwoo Shin. "Gauging variational inference". Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2019, n.º 12 (20 de diciembre de 2019): 124015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ab3217.
Texto completoLian, Huiqiang, Bing Liu y Pengyuan Li. "A fuel sales forecast method based on variational Bayesian structural time series". Journal of High Speed Networks 27, n.º 1 (29 de marzo de 2021): 45–66. http://dx.doi.org/10.3233/jhs-210651.
Texto completoZalman (Oshri), Dana y Shai Fine. "Variational Inference via Rényi Bound Optimization and Multiple-Source Adaptation". Entropy 25, n.º 10 (20 de octubre de 2023): 1468. http://dx.doi.org/10.3390/e25101468.
Texto completoHubin, Aliaksandr y Geir Storvik. "Sparse Bayesian Neural Networks: Bridging Model and Parameter Uncertainty through Scalable Variational Inference". Mathematics 12, n.º 6 (7 de marzo de 2024): 788. http://dx.doi.org/10.3390/math12060788.
Texto completoZhao, Shengjia, Jiaming Song y Stefano Ermon. "InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 de julio de 2019): 5885–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015885.
Texto completoFrey, Brendan J. y Geoffrey E. Hinton. "Variational Learning in Nonlinear Gaussian Belief Networks". Neural Computation 11, n.º 1 (1 de enero de 1999): 193–213. http://dx.doi.org/10.1162/089976699300016872.
Texto completoYamaguchi, Kazuhiro y Kensuke Okada. "Variational Bayes Inference for the DINA Model". Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, n.º 5 (31 de marzo de 2020): 569–97. http://dx.doi.org/10.3102/1076998620911934.
Texto completoDong, Ping, Jianhua Cheng y Liqiang Liu. "A Novel Anti-Jamming Technique for INS/GNSS Integration Based on Black Box Variational Inference". Applied Sciences 11, n.º 8 (19 de abril de 2021): 3664. http://dx.doi.org/10.3390/app11083664.
Texto completoYamaguchi, Nobuhiko. "Constructing Generative Topographic Mapping by Variational Bayes with ARD Hierarchical Prior". Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 17, n.º 4 (20 de julio de 2013): 473–79. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2013.p0473.
Texto completoGaly-Fajou, Théo, Valerio Perrone y Manfred Opper. "Flexible and Efficient Inference with Particles for the Variational Gaussian Approximation". Entropy 23, n.º 8 (30 de julio de 2021): 990. http://dx.doi.org/10.3390/e23080990.
Texto completoGao, Di, Xiaoru Xie y Dongxu Wei. "A Design Methodology for Fault-Tolerant Neuromorphic Computing Using Bayesian Neural Network". Micromachines 14, n.º 10 (27 de septiembre de 2023): 1840. http://dx.doi.org/10.3390/mi14101840.
Texto completoVlastelica, Marin, Patrick Ernst y Gyuri Szarvas. "Taming Continuous Posteriors for Latent Variational Dialogue Policies". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 11 (26 de junio de 2023): 13673–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26602.
Texto completoSu, Hang y Wei Wang. "An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment". Mathematics 12, n.º 1 (26 de diciembre de 2023): 85. http://dx.doi.org/10.3390/math12010085.
Texto completoZhai, Ke, Jordan Boyd-Graber y Shay B. Cohen. "Online Adaptor Grammars with Hybrid Inference". Transactions of the Association for Computational Linguistics 2 (diciembre de 2014): 465–76. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00196.
Texto completoZhang, Chendong y Ting Chen. "Bayesian slip inversion with automatic differentiation variational inference". Geophysical Journal International 229, n.º 1 (29 de octubre de 2021): 546–65. http://dx.doi.org/10.1093/gji/ggab438.
Texto completoDang, Tung y Hirohisa Kishino. "Stochastic Variational Inference for Bayesian Phylogenetics: A Case of CAT Model". Molecular Biology and Evolution 36, n.º 4 (1 de febrero de 2019): 825–33. http://dx.doi.org/10.1093/molbev/msz020.
Texto completoZhang, Cheng, Judith Butepage, Hedvig Kjellstrom y Stephan Mandt. "Advances in Variational Inference". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, n.º 8 (1 de agosto de 2019): 2008–26. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2018.2889774.
Texto completoSaeedi, Ardavan, Yuria Utsumi, Li Sun, Kayhan Batmanghelich y Li-wei Lehman. "Knowledge Distillation via Constrained Variational Inference". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 7 (28 de junio de 2022): 8132–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20786.
Texto completoLi, Ang, Luis Pericchi y Kun Wang. "Objective Bayesian Inference in Probit Models with Intrinsic Priors Using Variational Approximations". Entropy 22, n.º 5 (30 de abril de 2020): 513. http://dx.doi.org/10.3390/e22050513.
Texto completoDamgaard, Malte Rørmose, Rasmus Pedersen y Thomas Bak. "Study of Variational Inference for Flexible Distributed Probabilistic Robotics". Robotics 11, n.º 2 (24 de marzo de 2022): 38. http://dx.doi.org/10.3390/robotics11020038.
Texto completoKiefer, Alex B. "Psychophysical identity and free energy". Journal of The Royal Society Interface 17, n.º 169 (agosto de 2020): 20200370. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2020.0370.
Texto completoRezek, I., D. S. Leslie, S. Reece, S. J. Roberts, A. Rogers, R. K. Dash y N. R. Jennings. "On Similarities between Inference in Game Theory and Machine Learning". Journal of Artificial Intelligence Research 33 (23 de octubre de 2008): 259–83. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2523.
Texto completoVedadi, Elahe, Joshua V. Dillon, Philip Andrew Mansfield, Karan Singhal, Arash Afkanpour y Warren Richard Morningstar. "Federated Variational Inference: Towards Improved Personalization and Generalization". Proceedings of the AAAI Symposium Series 3, n.º 1 (20 de mayo de 2024): 323–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31228.
Texto completoPark, Mijung, James Foulds, Kamalika Chaudhuri y Max Welling. "Variational Bayes In Private Settings (VIPS)". Journal of Artificial Intelligence Research 68 (5 de mayo de 2020): 109–57. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11763.
Texto completoGallego, Víctor y David Ríos Insua. "Variationally Inferred Sampling through a Refined Bound". Entropy 23, n.º 1 (19 de enero de 2021): 123. http://dx.doi.org/10.3390/e23010123.
Texto completoZhang, Rui, Christian Walder y Marian-Andrei Rizoiu. "Variational Inference for Sparse Gaussian Process Modulated Hawkes Process". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 04 (3 de abril de 2020): 6803–10. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.6160.
Texto completoMasegosa, Andrés R., Darío Ramos-López, Antonio Salmerón, Helge Langseth y Thomas D. Nielsen. "Variational Inference over Nonstationary Data Streams for Exponential Family Models". Mathematics 8, n.º 11 (3 de noviembre de 2020): 1942. http://dx.doi.org/10.3390/math8111942.
Texto completoHilprecht, Benjamin, Martin Härterich y Daniel Bernau. "Monte Carlo and Reconstruction Membership Inference Attacks against Generative Models". Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2019, n.º 4 (1 de octubre de 2019): 232–49. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2019-0067.
Texto completoFriston, Karl, Philipp Schwartenbeck, Thomas FitzGerald, Michael Moutoussis, Timothy Behrens y Raymond J. Dolan. "The anatomy of choice: dopamine and decision-making". Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 369, n.º 1655 (5 de noviembre de 2014): 20130481. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2013.0481.
Texto completoBOCCIGNONE, GIUSEPPE, PAOLO NAPOLETANO y MARIO FERRARO. "EMBEDDING DIFFUSION IN VARIATIONAL BAYES: A TECHNIQUE FOR SEGMENTING IMAGES". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 22, n.º 05 (agosto de 2008): 811–27. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001408006533.
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