Provable Scalability for high-dimensional Bayesian Learning

Projektinformationen

PrSc-HDBayLe

ID Finanzhilfevereinbarung: 101076564

DOI

10.3030/101076564

EK-Unterschriftsdatum 1 Dezember 2022

Startdatum 1 Mai 2023

Enddatum 30 April 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 488 673,00

EU-Beitrag

€ 1 488 673,00

Koordiniert durch

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (2)

MCMC Methods for Multi-modal Distributions

Autoren: Krzysztof Łatuszyński, Matthew T. Moores, Timothée Stumpf-Fétizon
Veröffentlicht in: "“Handbook of Markov Chain Monte Carlo""", Ausgabe 2nd edition, 2025
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2501.05908

Robust Approximate Sampling via Stochastic Gradient Barker Dynamics

Autoren: Mauri, Lorenzo; Zanella, Giacomo
Veröffentlicht in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Ausgabe PMLR 238:2107-2115, 2024
Herausgeber: AISTATS 2024
DOI: 10.48550/ARXIV.2405.08999

Peer reviewed articles (11)

Scalable Bayesian computation for crossed and nested hierarchical models

Autoren: Omiros Papaspiliopoulos, Timothée Stumpf-Fétizon, Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, 2023, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics and Bernoulli Society
DOI: 10.48550/ARXIV.2103.10875

Journal of the American Statistical Association

Autoren: Andrea Pandolfi; Omiros Papaspiliopoulos; Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: Journal of the American Statistical Association, 2025, ISSN 0162-1459
Herausgeber: jstor
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.04729

Convergence Rate of Random Scan Coordinate Ascent Variational Inference Under Log-Concavity

Autoren: Lavenant, Hugo; Zanella, Giacomo
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Optimization, 2024, ISSN 1052-6234
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.07292

On the fundamental limitations of multi-proposal Markov chain Monte Carlo algorithms

Autoren: F Pozza; G Zanella
Veröffentlicht in: Biometrika, Ausgabe Vol. 112, n. 2, 2025, ISSN 1464-3510
Herausgeber: Oxford Academic
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.23174

Electronic Journal of Statistics

Autoren: Papaspiliopoulos, Omiros; Stumpf-Fetizon, Timothee; Zanella, Giacomo
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 17(2), 3575-3612, 2023, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.48550/ARXIV.2103.10875

On the fundamental limitations of multi-proposal Markov chain Monte Carlo algorithms

Autoren: Francesco Pozza, Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: Biometrika, 2025, ISSN 0006-3444
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.23174

Dimension-free mixing times of Gibbs samplers for Bayesian hierarchical models

Autoren: Filippo Ascolani, Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 52, 2024, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-AOS2367

Skewed Bernstein–von Mises theorem and skew-modal approximations

Autoren: Daniele Durante, Francesco Pozza, Botond Szabo
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, 2024, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.48550/ARXIV.2301.03038

Robust leave-one-out cross-validation for high-dimensional Bayesian models

Autoren: Silva, Luca Alessandro; Zanella, Giacomo
Veröffentlicht in: Journal of the American Statistical Association, 2023, ISSN 0162-1459
Herausgeber: Taylor & Francis
DOI: 10.48550/ARXIV.2209.09190

Partially factorized variational inference for high-dimensional mixed models

Autoren: Max Goplerud, Omiros Papaspiliopoulos, Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: Biometrika, 2024, ISSN 0006-3444
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2312.13148

Improving multiple-try metropolis with local balancing

Autoren: Philippe Gagnon, Florian Maire, Giacomo Zanella
Veröffentlicht in: The Journal of Machine Learning Research, 2023, ISSN 1532-4435
Herausgeber: JMLR.org
DOI: 10.48550/ARXIV.2211.11613

Other (1)

Entropy contraction of the Gibbs sampler under log-concavity

Autoren: Ascolani, Filippo; Lavenant, Hugo; Zanella, Giacomo
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: ArXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.00858