Artigos de revistas sobre o tema "Variational Infernce"
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Yun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun e 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 completo da fonteYun-Shan Sun, Yun-Shan Sun, Hong-Yan Xu Yun-Shan Sun e 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 completo da fonteJaakkola, T. S., e M. I. Jordan. "Variational Probabilistic Inference and the QMR-DT Network". Journal of Artificial Intelligence Research 10 (1 de maio de 1999): 291–322. http://dx.doi.org/10.1613/jair.583.
Texto completo da fonteUnlu, Ali, e Laurence Aitchison. "Gradient Regularization as Approximate Variational Inference". Entropy 23, n.º 12 (3 de dezembro de 2021): 1629. http://dx.doi.org/10.3390/e23121629.
Texto completo da fonteMerlo, 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 novembro de 2023): P11012. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/18/11/p11012.
Texto completo da fonteBecker, McCoy R., Alexander K. Lew, Xiaoyan Wang, Matin Ghavami, Mathieu Huot, Martin C. Rinard e Vikash K. Mansinghka. "Probabilistic Programming with Programmable Variational Inference". Proceedings of the ACM on Programming Languages 8, PLDI (20 de junho de 2024): 2123–47. http://dx.doi.org/10.1145/3656463.
Texto completo da fonteFourment, Mathieu, e Aaron E. Darling. "Evaluating probabilistic programming and fast variational Bayesian inference in phylogenetics". PeerJ 7 (18 de dezembro de 2019): e8272. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.8272.
Texto completo da fonteFrank, Philipp, Reimar Leike e Torsten A. Enßlin. "Geometric Variational Inference". Entropy 23, n.º 7 (2 de julho de 2021): 853. http://dx.doi.org/10.3390/e23070853.
Texto completo da fonteKiselev, 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 julho de 2019): 9957–58. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019957.
Texto completo da fonteChi, Jinjin, Zhichao Zhang, Zhiyao Yang, Jihong Ouyang e Hongbin Pei. "Generalized Variational Inference via Optimal Transport". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 10 (24 de março de 2024): 11534–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i10.29035.
Texto completo da fonteHavasi, Marton, Jasper Snoek, Dustin Tran, Jonathan Gordon e José Miguel Hernández-Lobato. "Sampling the Variational Posterior with Local Refinement". Entropy 23, n.º 11 (8 de novembro de 2021): 1475. http://dx.doi.org/10.3390/e23111475.
Texto completo da fonteKrishnan, Ranganath, Mahesh Subedar e 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 completo da fonteGrimmer, 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 completo da fontePerez, Iker, e Giuliano Casale. "Variational inference for Markovian queueing networks". Advances in Applied Probability 53, n.º 3 (setembro de 2021): 687–715. http://dx.doi.org/10.1017/apr.2020.72.
Texto completo da fonteMa, Jirong, Qinghua Ma, Shujun Yang, Jianqiang zheng e Shuaiwei Wang. "Survey of state estimation based on variational bayesian inference". Journal of Physics: Conference Series 2352, n.º 1 (1 de outubro de 2022): 012002. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2352/1/012002.
Texto completo da fonteBenallal, Abdellah, Nawal Cheggaga, Adrian Ilinca, Selma Tchoketch-Kebir, Camelia Ait Hammouda e Noureddine Barka. "Bayesian Inference-Based Energy Management Strategy for Techno-Economic Optimization of a Hybrid Microgrid". Energies 17, n.º 1 (24 de dezembro de 2023): 114. http://dx.doi.org/10.3390/en17010114.
Texto completo da fonteFriston, Karl, Thomas FitzGerald, Francesco Rigoli, Philipp Schwartenbeck e Giovanni Pezzulo. "Active Inference: A Process Theory". Neural Computation 29, n.º 1 (janeiro de 2017): 1–49. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00912.
Texto completo da fontePark, Cheoneum, e 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 novembro de 2019): 552–58. http://dx.doi.org/10.5626/ktcp.2019.25.11.552.
Texto completo da fonteZheng, Kai, Xianjun Yang, Yilei Wang, Yingjie Wu e Xianghan Zheng. "Collaborative filtering recommendation algorithm based on variational inference". International Journal of Crowd Science 4, n.º 1 (31 de janeiro de 2020): 31–44. http://dx.doi.org/10.1108/ijcs-10-2019-0030.
Texto completo da fonteChampion, Théophile, Marek Grześ e Howard Bowman. "Realizing Active Inference in Variational Message Passing: The Outcome-Blind Certainty Seeker". Neural Computation 33, n.º 10 (16 de setembro de 2021): 2762–826. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01422.
Texto completo da fonteAhn, Sungsoo, Michael Chertkov e Jinwoo Shin. "Gauging variational inference". Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2019, n.º 12 (20 de dezembro de 2019): 124015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/ab3217.
Texto completo da fonteLian, Huiqiang, Bing Liu e 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 março de 2021): 45–66. http://dx.doi.org/10.3233/jhs-210651.
Texto completo da fonteZalman (Oshri), Dana, e Shai Fine. "Variational Inference via Rényi Bound Optimization and Multiple-Source Adaptation". Entropy 25, n.º 10 (20 de outubro de 2023): 1468. http://dx.doi.org/10.3390/e25101468.
Texto completo da fonteHubin, Aliaksandr, e Geir Storvik. "Sparse Bayesian Neural Networks: Bridging Model and Parameter Uncertainty through Scalable Variational Inference". Mathematics 12, n.º 6 (7 de março de 2024): 788. http://dx.doi.org/10.3390/math12060788.
Texto completo da fonteZhao, Shengjia, Jiaming Song e Stefano Ermon. "InfoVAE: Balancing Learning and Inference in Variational Autoencoders". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 de julho de 2019): 5885–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015885.
Texto completo da fonteFrey, Brendan J., e Geoffrey E. Hinton. "Variational Learning in Nonlinear Gaussian Belief Networks". Neural Computation 11, n.º 1 (1 de janeiro de 1999): 193–213. http://dx.doi.org/10.1162/089976699300016872.
Texto completo da fonteYamaguchi, Kazuhiro, e Kensuke Okada. "Variational Bayes Inference for the DINA Model". Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, n.º 5 (31 de março de 2020): 569–97. http://dx.doi.org/10.3102/1076998620911934.
Texto completo da fonteDong, Ping, Jianhua Cheng e 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 completo da fonteYamaguchi, 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 julho de 2013): 473–79. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2013.p0473.
Texto completo da fonteGaly-Fajou, Théo, Valerio Perrone e Manfred Opper. "Flexible and Efficient Inference with Particles for the Variational Gaussian Approximation". Entropy 23, n.º 8 (30 de julho de 2021): 990. http://dx.doi.org/10.3390/e23080990.
Texto completo da fonteGao, Di, Xiaoru Xie e Dongxu Wei. "A Design Methodology for Fault-Tolerant Neuromorphic Computing Using Bayesian Neural Network". Micromachines 14, n.º 10 (27 de setembro de 2023): 1840. http://dx.doi.org/10.3390/mi14101840.
Texto completo da fonteVlastelica, Marin, Patrick Ernst e Gyuri Szarvas. "Taming Continuous Posteriors for Latent Variational Dialogue Policies". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 11 (26 de junho de 2023): 13673–81. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i11.26602.
Texto completo da fonteSu, Hang, e Wei Wang. "An Out-of-Distribution Generalization Framework Based on Variational Backdoor Adjustment". Mathematics 12, n.º 1 (26 de dezembro de 2023): 85. http://dx.doi.org/10.3390/math12010085.
Texto completo da fonteZhai, Ke, Jordan Boyd-Graber e Shay B. Cohen. "Online Adaptor Grammars with Hybrid Inference". Transactions of the Association for Computational Linguistics 2 (dezembro de 2014): 465–76. http://dx.doi.org/10.1162/tacl_a_00196.
Texto completo da fonteZhang, Chendong, e Ting Chen. "Bayesian slip inversion with automatic differentiation variational inference". Geophysical Journal International 229, n.º 1 (29 de outubro de 2021): 546–65. http://dx.doi.org/10.1093/gji/ggab438.
Texto completo da fonteDang, Tung, e Hirohisa Kishino. "Stochastic Variational Inference for Bayesian Phylogenetics: A Case of CAT Model". Molecular Biology and Evolution 36, n.º 4 (1 de fevereiro de 2019): 825–33. http://dx.doi.org/10.1093/molbev/msz020.
Texto completo da fonteZhang, Cheng, Judith Butepage, Hedvig Kjellstrom e 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 completo da fonteSaeedi, Ardavan, Yuria Utsumi, Li Sun, Kayhan Batmanghelich e Li-wei Lehman. "Knowledge Distillation via Constrained Variational Inference". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 7 (28 de junho de 2022): 8132–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20786.
Texto completo da fonteLi, Ang, Luis Pericchi e 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 completo da fonteDamgaard, Malte Rørmose, Rasmus Pedersen e Thomas Bak. "Study of Variational Inference for Flexible Distributed Probabilistic Robotics". Robotics 11, n.º 2 (24 de março de 2022): 38. http://dx.doi.org/10.3390/robotics11020038.
Texto completo da fonteKiefer, 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 completo da fonteRezek, I., D. S. Leslie, S. Reece, S. J. Roberts, A. Rogers, R. K. Dash e N. R. Jennings. "On Similarities between Inference in Game Theory and Machine Learning". Journal of Artificial Intelligence Research 33 (23 de outubro de 2008): 259–83. http://dx.doi.org/10.1613/jair.2523.
Texto completo da fonteVedadi, Elahe, Joshua V. Dillon, Philip Andrew Mansfield, Karan Singhal, Arash Afkanpour e Warren Richard Morningstar. "Federated Variational Inference: Towards Improved Personalization and Generalization". Proceedings of the AAAI Symposium Series 3, n.º 1 (20 de maio de 2024): 323–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaaiss.v3i1.31228.
Texto completo da fontePark, Mijung, James Foulds, Kamalika Chaudhuri e Max Welling. "Variational Bayes In Private Settings (VIPS)". Journal of Artificial Intelligence Research 68 (5 de maio de 2020): 109–57. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11763.
Texto completo da fonteGallego, Víctor, e David Ríos Insua. "Variationally Inferred Sampling through a Refined Bound". Entropy 23, n.º 1 (19 de janeiro de 2021): 123. http://dx.doi.org/10.3390/e23010123.
Texto completo da fonteZhang, Rui, Christian Walder e 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 completo da fonteMasegosa, Andrés R., Darío Ramos-López, Antonio Salmerón, Helge Langseth e Thomas D. Nielsen. "Variational Inference over Nonstationary Data Streams for Exponential Family Models". Mathematics 8, n.º 11 (3 de novembro de 2020): 1942. http://dx.doi.org/10.3390/math8111942.
Texto completo da fonteHilprecht, Benjamin, Martin Härterich e Daniel Bernau. "Monte Carlo and Reconstruction Membership Inference Attacks against Generative Models". Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2019, n.º 4 (1 de outubro de 2019): 232–49. http://dx.doi.org/10.2478/popets-2019-0067.
Texto completo da fonteFriston, Karl, Philipp Schwartenbeck, Thomas FitzGerald, Michael Moutoussis, Timothy Behrens e 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 novembro de 2014): 20130481. http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2013.0481.
Texto completo da fonteBOCCIGNONE, GIUSEPPE, PAOLO NAPOLETANO e 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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