Zobrazeno 1 - 10
of 367
pro vyhledávání: '"Multimodal posteriors"'
When working with multimodal Bayesian posterior distributions, Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms have difficulty moving between modes, and default variational or mode-based approximate inferences will understate posterior uncertainty. And, e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.12335
Increasingly complex datasets pose a number of challenges for Bayesian inference. Conventional posterior sampling based on Markov chain Monte Carlo can be too computationally intensive, is serial in nature and mixes poorly between posterior modes. Fu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.03175
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Yuling Yao1 yyao@flatironinstitute.org, Vehtari, Aki2 aki.vehtari@aalto.fi, Gelman, Andrew3 gelman@stat.columbia.edu
Publikováno v:
Journal of Machine Learning Research. 2022, Vol. 23, p1-45. 45p.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2007 IEEE/SP 14th Workshop on Statistical Signal Processing.
In this paper we introduce a simplified marginalized particle filtering method for dynamic systems with nonlinear and conditionally linear states with the marginal posteriors of the nonlinear states being multimodal. We propose a particle filter that
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::fb9fb3861a77d7a5133433e3a1869527
https://doi.org/10.1109/ssp.2007.4301261
https://doi.org/10.1109/ssp.2007.4301261
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
In this paper, we consider the problem of sampling posteriors in Bayesian blind deconvolution with Gaussian priors. In this framework, naive Gibbs samplers are known to have state-space exploration issues: samples are highly correlated, leading to po
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6f964897314708351ee3ac720e0d47ac
https://oatao.univ-toulouse.fr/29425/
https://oatao.univ-toulouse.fr/29425/
Blind deconvolution (BD) is the recovery of a scene of interest convolved with an unknown impulse response function. Within a Bayesian context, prior distributions are assigned to both unknowns to regularize the BD problem. A common approach is to us
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::37ebddaa754fb35e9ef372ef757d9b7b
https://oatao.univ-toulouse.fr/29424/
https://oatao.univ-toulouse.fr/29424/
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.