Automating inference, learning, and design using probabilistic programming

Automating inference, learning, and design using probabilistic programming

<p>Imagine a world where computational simulations can be inverted as easily as running them forwards, where data can be used to refine models automatically, and where the only expertise one needs to carry out powerful statistical analysis is a basic proficiency in scientific coding. Creating...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Rainforth, T
Tác giả khác:	Roberts, S
Định dạng:	Luận văn
Được phát hành:	2017
Những chủ đề:	Machine learning Bayesian modeling Monte Carlo methods Probabilistic programming

Những quyển sách tương tự

Automating inference for non–standard models
Bằng: Zhou, Y
Được phát hành: (2020)

Towards formal verification of Bayesian inference in probabilistic programming via guaranteed bounds
Bằng: Zaiser, F
Được phát hành: (2024)

Static posterior inference of Bayesian probabilistic programming via polynomial solving
Bằng: Wang, Peixin, et al.
Được phát hành: (2024)

Uncertainty of microseismic sources identification and probabilistic location in underground excavation
Bằng: Xu Liang
Được phát hành: (2024-06-01)

A next generation probabilistic approach to analyze cancer patients data with inference and applications
Bằng: Yusra A. Tashkandy, et al.
Được phát hành: (2025-02-01)

Susceptibility Analysis of the Mt. Umyeon Landslide Area Using a Physical Slope Model and Probabilistic Method
Bằng: Sunmin Lee, et al.
Được phát hành: (2020-08-01)

Probabilistic back analysis for landslide susceptibility assessment in data-scarce regions using a Bayesian approach
Bằng: In-Tak Hwang, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

GraphPPL.jl: A Probabilistic Programming Language for Graphical Models
Bằng: Wouter W. L. Nuijten, et al.
Được phát hành: (2024-10-01)

A Deep Learning Approach for Stochastic Structural Plane Generation Based on Denoising Diffusion Probabilistic Models
Bằng: Han Meng, et al.
Được phát hành: (2024-06-01)

Parallelization Strategy for 3D Probabilistic Numerical Cracking Model Applied to Large Concrete Structures
Bằng: Mariane Rodrigues Rita, et al.
Được phát hành: (2024-07-01)

Probabilistic Predictions with Federated Learning
Bằng: Adam Thor Thorgeirsson, et al.
Được phát hành: (2020-12-01)

Markov chain Monte Carlo : stochastic simulation for Bayesian inference /
Bằng: 360681 Gamerman, Dani, et al.
Được phát hành: (2006)

Fast and correct variational inference for probabilistic programming: Differentiability, reparameterisation and smoothing
Bằng: Wagner, D
Được phát hành: (2023)

Probabilistic slope stability analysis: a case study of Ain Bouzian landslide within North-East Algeria
Bằng: Samir Ghedjati, et al.
Được phát hành: (2022-06-01)

Probabilistic design strategy for improved Austin-Moore stem used in artificial cementless hip prosthesis considering material property uncertainty
Bằng: G. Kharmanda, et al.
Được phát hành: (2020-10-01)

Bayesian inference of protein structure from chemical shift data
Bằng: Lars A. Bratholm, et al.
Được phát hành: (2015-03-01)

Probabilistic Hotspot Prediction Model Based on Bayesian Inference Using Precipitation, Relative Dry Spells, ENSO and IOD
Bằng: Evi Ardiyani, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Numerical Probabilistic Load Flow Analysis in Modern Power Systems with Intermittent Energy Sources
Bằng: Filip Mišurović, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

Probabilistic Intraday PV Power Forecast Using Ensembles of Deep Gaussian Mixture Density Networks
Bằng: Oliver Doelle, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Adversarially Training MCMC with Non-Volume-Preserving Flows
Bằng: Shaofan Liu, et al.
Được phát hành: (2022-03-01)

Mixture prior distributions and Bayesian models for robust radionuclide image processing
Bằng: Muyang Zhang, et al.
Được phát hành: (2024-09-01)

Approximate Bayesian Inference
Bằng: Pierre Alquier
Được phát hành: (2020-11-01)

Robust Inference of Dynamic Covariance Using Wishart Processes and Sequential Monte Carlo
Bằng: Hester Huijsdens, et al.
Được phát hành: (2024-08-01)

Characterization of tumor heterogeneity by latent haplotypes: a sequential Monte Carlo approach
Bằng: Oyetunji E. Ogundijo, et al.
Được phát hành: (2018-05-01)

Comparison of confirmatory factor analysis estimation methods on mixed-format data
Bằng: Nuri Doğan, et al.
Được phát hành: (2021-03-01)

pyLAIS: A Python package for Layered Adaptive Importance Sampling
Bằng: Ernesto Curbelo, et al.
Được phát hành: (2025-02-01)

Probabilistic Evaluation of Steel Column Damage under Blast Loading via Simulation Reliability Methods and Gene Expression Programming
Bằng: Mohammad Momeni, et al.
Được phát hành: (2023-10-01)

Monte Carlo Thompson sampling-guided design for antibody engineering
Bằng: Taro Kakuzaki, et al.
Được phát hành: (2023-12-01)

Probabilistic Storm Surge Estimation for Landfalling Hurricanes: Advancements in Computational Efficiency Using Quasi-Monte Carlo Techniques
Bằng: Aikaterini P. Kyprioti, et al.
Được phát hành: (2021-11-01)

“Exact” and Approximate Methods for Bayesian Inference: Stochastic Volatility Case Study
Bằng: Yuliya Shapovalova
Được phát hành: (2021-04-01)

Generalized Inference for Mediation Analysis
Bằng: Xiaoyang Ma, et al.
Được phát hành: (2025-01-01)

Bayesian Inference for COVID-19 Transmission Dynamics in India Using a Modified SEIR Model
Bằng: Kai Yin, et al.
Được phát hành: (2022-10-01)

Extended Variational Message Passing for Automated Approximate Bayesian Inference
Bằng: Semih Akbayrak, et al.
Được phát hành: (2021-06-01)

Probabilistic Assessment of Structural Integrity
Bằng: Robertas Alzbutas, et al.
Được phát hành: (2024-02-01)

Probabilistic Load Flow of Unbalanced Distribution Systems with Wind Farm
Bằng: Oluwabukola Oke, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

Accounting for bias due to outcome data missing not at random: comparison and illustration of two approaches to probabilistic bias analysis: a simulation study
Bằng: Emily Kawabata, et al.
Được phát hành: (2024-11-01)

Probabilistic Bayesian Neural Networks for olive phenology prediction in precision agriculture
Bằng: A. Nappa, et al.
Được phát hành: (2024-09-01)

Using Value-Based Potentials for Making Approximate Inference on Probabilistic Graphical Models
Bằng: Pedro Bonilla-Nadal, et al.
Được phát hành: (2022-07-01)

Balancing the maintenance strategies to making decisions using Monte Carlo method
Bằng: Khamiss Cheikh, et al.
Được phát hành: (2024-12-01)

Probabilistic Assessment and Uncertainty Analysis of CO<sub>2</sub> Storage Capacity of the Morrow B Sandstone—Farnsworth Field Unit
Bằng: Jonathan Asante, et al.
Được phát hành: (2021-11-01)