Zobrazeno 1 - 10
of 12 847
pro vyhledávání: '"Vadeboncoeur A"'
Autor:
Glyn-Davies, Alex, Vadeboncoeur, Arnaud, Akyildiz, O. Deniz, Kazlauskaite, Ieva, Girolami, Mark
Variational inference (VI) is a computationally efficient and scalable methodology for approximate Bayesian inference. It strikes a balance between accuracy of uncertainty quantification and practical tractability. It excels at generative modelling a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.06560
Bayesian inversion is central to the quantification of uncertainty within problems arising from numerous applications in science and engineering. To formulate the approach, four ingredients are required: a forward model mapping the unknown parameter
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.17955
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Journal of Qualitative Studies on Health & Well-Being, Vol 19, Iss 1 (2024)
Purpose Since the COVID-19 pandemic, a paediatric network study with clinical sites across Canada suffered a reduction in participation. When research studies fail to meet enrolment targets, it can reduce the strength and validity of the results. Thi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c7d20e28ce4f470e8b1f59afe67d9eb1
Autor:
Vadeboncoeur, Arnaud, Kazlauskaite, Ieva, Papandreou, Yanni, Cirak, Fehmi, Girolami, Mark, Akyildiz, Ömer Deniz
We introduce a new class of spatially stochastic physics and data informed deep latent models for parametric partial differential equations (PDEs) which operate through scalable variational neural processes. We achieve this by assigning probability m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.11040
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Michel Lord
Publikováno v:
University of Toronto Quarterly. 89:371-373
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::954bb06df1d1cbeddb11c5e836f2b85c
https://doi.org/10.3138/utq.89.3.sh.10
https://doi.org/10.3138/utq.89.3.sh.10
We introduce a physics-driven deep latent variable model (PDDLVM) to learn simultaneously parameter-to-solution (forward) and solution-to-parameter (inverse) maps of parametric partial differential equations (PDEs). Our formulation leverages conventi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.04856