Approximate Bayesian computation with path signatures
Simulation models often lack tractable likelihood functions, making likelihood-free inference methods indispensable. Approximate Bayesian computation generates likelihood-free posterior samples by comparing simulated and observed data through some distance measure, but existing approaches are often...
প্রধান লেখক: | Dyer, J, Cannon, P, Schmon, SM |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
Proceedings of Machine Learning Research
2024
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Amortised likelihood-free inference for expensive time-series simulators with signatured ratio estimation
অনুযায়ী: Dyer, J, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022) -
Black-box Bayesian inference for agent-based models
অনুযায়ী: Dyer, J, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024) -
Multifidelity approximate Bayesian computation
অনুযায়ী: Prescott, T, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020) -
Asymptotic properties of approximate Bayesian computation
অনুযায়ী: Frazier, D, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Approximate Bayesian Computation for Discrete Spaces
অনুযায়ী: Ilze A. Auzina, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021-03-01)