Amortized Monte Carlo integration
Current approaches to amortizing Bayesian inference focus solely on approximating the posterior distribution. Typically, this approximation is, in turn, used to calculate expectations for one or more target functions{—}a computational pipeline which is inefficient when the target function(s) are kno...
Автори: | Goliński, A, Wood, F, Rainforth, T |
---|---|
Формат: | Conference item |
Опубліковано: |
Proceedings of Machine Learning Research
2019
|
Схожі ресурси
-
Faithful inversion of generative models for effective amortized inference
за авторством: Webb, S, та інші
Опубліковано: (2019) -
On nesting Monte Carlo estimators
за авторством: Rainforth, T, та інші
Опубліковано: (2019) -
Auto-encoding sequential Monte Carlo
за авторством: Le, T, та інші
Опубліковано: (2018) -
Amortized rejection sampling in universal probabilistic programming
за авторством: Naderiparizi, S, та інші
Опубліковано: (2022) -
The Difference between Accounting Amortization and Fiscal Amortization
за авторством: Florescu Nicu, та інші
Опубліковано: (2015-06-01)