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