Maximum a posteriori estimation by search in probabilistic programs

Maximum a posteriori estimation by search in probabilistic programs

We introduce an approximate search algorithm for fast maximum a posteriori probability estimation in probabilistic programs, which we call Bayesian ascent Monte Carlo (BaMC). Probabilistic programs represent probabilistic models with varying number of mutually dependent finite, countable, and contin...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Tolpin, D, Wood, F
Định dạng:	Conference item
Được phát hành:	AAAI Publications 2015

Những quyển sách tương tự

Black-box policy search with probabilistic programs
Bằng: Van De Meent, J, et al.
Được phát hành: (2016)

Maximum a-Posteriori estimation of random fields.
Được phát hành: (2003)

Maximum a Posteriori Estimation of Coupled Hidden Markov Models.
Bằng: Rezek, I, et al.
Được phát hành: (2002)

Foundation of 2-Symbolic Plithogenic Maximum a Posteriori Estimation
Bằng: Nizar Altounji, et al.
Được phát hành: (2023-11-01)

Output-sensitive Adaptive Metropolis-Hastings for probabilistic programs
Bằng: Tolpin, D, et al.
Được phát hành: (2015)

OPTIMAL ESTIMATION OF RANDOM PROCESSES ON THE CRITERION OF MAXIMUM A POSTERIORI PROBABILITY
Bằng: A. A. Lobaty, et al.
Được phát hành: (2016-03-01)

Multiframe maximum a posteriori estimators for single‐microphone speech enhancement
Bằng: Raziyeh Ranjbaryan, et al.
Được phát hành: (2021-09-01)

Constrained Adjusted Maximum a Posteriori Estimation of Bayesian Network Parameters
Bằng: Ruohai Di, et al.
Được phát hành: (2021-09-01)

Simulated annealing for maximum A Posteriori parameter estimation of hidden Markov models
Bằng: Andrieu, C, et al.
Được phát hành: (2000)

Maximum a posteriori sequence estimation using Monte Carlo particle filters
Bằng: Godsill, S, et al.
Được phát hành: (2001)

Marginal maximum a posteriori estimation using Markov chain Monte Carlo
Bằng: Doucet, A, et al.
Được phát hành: (2002)

On measure concentration of random maximum a-posteriori perturbations
Bằng: Orabona, Francesco, et al.
Được phát hành: (2015)

On the Partition Function and Random Maximum A-Posteriori Perturbations
Bằng: Hazan, Tamir, et al.
Được phát hành: (2021)

On the Partition Function and Random Maximum A-Posteriori Perturbations
Bằng: Hazan, Tamir, et al.
Được phát hành: (2021)

Improving maximum likelihood estimation using prior probabilities: A tutorial on maximum a posteriori estimation and an examination of the weibull distribution
Bằng: Denis Cousineau, et al.
Được phát hành: (2013-10-01)

Inequality of maximum a <it>posteriori </it>estimators with equivalent sire and animal models for threshold traits
Bằng: Mayer M
Được phát hành: (1995-10-01)

High Dimensional Inference with Random Maximum A-Posteriori Perturbations
Bằng: Maji, Subhransu, et al.
Được phát hành: (2021)

Channel compensation of speaker identification based on maximum a posteriori
Bằng: GAO Rong-chun, et al.
Được phát hành: (2009-01-01)

Channel compensation of speaker identification based on maximum a posteriori
Bằng: GAO Rong-chun, et al.
Được phát hành: (2009-01-01)

Maximum a posteriori estimation for high-throughput peak fitting in X-ray photoelectron spectroscopy
Bằng: Tarojiro Matsumura, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

Fast maximum a posteriori inference in Monte Carlo state spaces
Bằng: Klaas, M, et al.
Được phát hành: (2005)

On Using Maximum a Posteriori Probability Based on a Bayesian Model for Oscillometric Blood Pressure Estimation
Bằng: Soojeong Lee, et al.
Được phát hành: (2013-10-01)

On sampling from the Gibbs distribution with random maximum a-posteriori perturbations
Bằng: Hazan, Tamir, et al.
Được phát hành: (2015)

Localization Algorithm Based on Maximum a Posteriori in Wireless Sensor Networks
Bằng: Kezhong Lu, et al.
Được phát hành: (2011-12-01)

Maximum a posteriori Threshold Genomic Prediction Model for Ordinal Traits
Bằng: Abelardo Montesinos-López, et al.
Được phát hành: (2020-11-01)

A-posteriori error estimators and RFB
Bằng: Cangiani, A, et al.
Được phát hành: (2004)

A posteriori probabilistic feasibility guarantees for Nash equilibria in uncertain multi-agent games
Bằng: Pantazis, G, et al.
Được phát hành: (2021)

Underlying Topography Estimation over Forest Using Maximum a Posteriori Inversion with Spaceborne Polarimetric SAR Interferometry
Bằng: Xiaoshuai Li, et al.
Được phát hành: (2024-03-01)

Development of Terahertz Imaging Markers for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma using Maximum A Posteriori Probability (MAP) Estimation
Bằng: Debamitra Chakraborty, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Easy and reliable maximum a posteriori Bayesian estimation of pharmacokinetic parameters with the open‐source R package mapbayr
Bằng: Félicien Le Louedec, et al.
Được phát hành: (2021-10-01)

Maximum a Posteriori Based Ocean Surface Current Inversion for Doppler Scatterometer
Bằng: Weifeng Sun, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Efficient exact maximum a posteriori computation for bayesian SNP genotyping in polyploids.
Bằng: Oliver Serang, et al.
Được phát hành: (2012-01-01)

Probabilistic Logic Programming under Maximum Entropy
Bằng: Lukasiewicz, T, et al.
Được phát hành: (1999)

Learning efficient random maximum a-posteriori predictors with non-decomposable loss functions
Bằng: Hazan, Tamir, et al.
Được phát hành: (2015)

B-Spline potential function for maximum a-posteriori image reconstruction in fluorescence microscopy
Bằng: Shilpa Dilipkumar
Được phát hành: (2015-03-01)

Detection and Localization of False Data Injection Attacks in Smart Grid Based on Joint Maximum a Posteriori-Maximum Likelihood
Bằng: Guoqing Zhang, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Complementarity based a posteriori error estimates and their properties.
Bằng: Vejchodský, T
Được phát hành: (2012)

Guaranteed and locally computable a posteriori error estimate
Bằng: Vejchodský, T
Được phát hành: (2006)

A Posteriori Error Estimates for Axisymmetric and Nonlinear Problems.
Bằng: Krízek, M, et al.
Được phát hành: (2001)

Maximum a posteriori signal recovery for optical coherence tomography angiography image generation and denoising
Bằng: Husvogt, Lennart, et al.
Được phát hành: (2021)