Stein’s method and functional inequalities in machine learning

The multivariate functional de Jong CLT

Autorzy: Christian Döbler, Mikołaj Kasprzak,Giovanni Peccati
Opublikowane w: Probability Theory and Related Fields, Numer 184, 2022, Strona(/y) 367–399, ISSN 0178-8051
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00440-022-01114-3

Vector-valued statistics of binomial processes: Berry-Esseen bounds in the convex distance

Autorzy: Mikołaj Kasprzak, Giovanni Peccati
Opublikowane w: Annals of Applied Probability, 2023, ISSN 1050-5164
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics

A Targeted Accuracy Diagnostic for Variational Approximations

Autorzy: Wang, Yu; Kasprzak, Mikołaj; Huggins, Jonathan H.
Opublikowane w: Proc. of the 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Numer 25-27 April 2023, 2023
Wydawca: Proceedings of Machine Learning Research
DOI: 10.48550/arxiv.2302.12419

A Fourier Representation of Kernel Stein Discrepancy with Application to Goodness-of-Fit Tests for Measures on Infinite Dimensional Hilbert Spaces

Autorzy: George Wynne, Mikołaj Kasprzak, Andrew Duncan
Opublikowane w: 2022
Wydawca: ArXiv

How good is your Laplace approximation of the Bayesian posterior? Finite-sample computable error bounds for a variety of useful divergences

Autorzy: Mikołaj Kasprzak, Ryan Giordano, Tamara Broderick
Opublikowane w: 2022
Wydawca: ArXiv

Publikacje

Udostępnij tę stronę

Pobierz