Provable Scalability for high-dimensional Bayesian Learning

Información del proyecto

PrSc-HDBayLe

Identificador del acuerdo de subvención: 101076564

DOI

10.3030/101076564

Fecha de la firma de la CE 1 Diciembre 2022

Fecha de inicio 1 Mayo 2023

Fecha de finalización 30 Abril 2028

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 488 673,00

Aportación de la UE

€ 1 488 673,00

Coordinado por

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

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Publicaciones

Conference proceedings (2)

MCMC Methods for Multi-modal Distributions

Autores: Krzysztof Łatuszyński, Matthew T. Moores, Timothée Stumpf-Fétizon
Publicado en: "“Handbook of Markov Chain Monte Carlo""", Edición 2nd edition, 2025
Editor: Arxiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2501.05908

Robust Approximate Sampling via Stochastic Gradient Barker Dynamics

Autores: Mauri, Lorenzo; Zanella, Giacomo
Publicado en: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Edición PMLR 238:2107-2115, 2024
Editor: AISTATS 2024
DOI: 10.48550/ARXIV.2405.08999

Peer reviewed articles (11)

Scalable Bayesian computation for crossed and nested hierarchical models

Autores: Omiros Papaspiliopoulos, Timothée Stumpf-Fétizon, Giacomo Zanella
Publicado en: Electronic Journal of Statistics, 2023, ISSN 1935-7524
Editor: Institute of Mathematical Statistics and Bernoulli Society
DOI: 10.48550/ARXIV.2103.10875

Journal of the American Statistical Association

Autores: Andrea Pandolfi; Omiros Papaspiliopoulos; Giacomo Zanella
Publicado en: Journal of the American Statistical Association, 2025, ISSN 0162-1459
Editor: jstor
DOI: 10.48550/ARXIV.2411.04729

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

Autores: Lavenant, Hugo; Zanella, Giacomo
Publicado en: SIAM Journal on Optimization, 2024, ISSN 1052-6234
Editor: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.07292

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

Autores: F Pozza; G Zanella
Publicado en: Biometrika, Edición Vol. 112, n. 2, 2025, ISSN 1464-3510
Editor: Oxford Academic
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.23174

Electronic Journal of Statistics

Autores: Papaspiliopoulos, Omiros; Stumpf-Fetizon, Timothee; Zanella, Giacomo
Publicado en: Electronic Journal of Statistics, Edición 17(2), 3575-3612, 2023, ISSN 1935-7524
Editor: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.48550/ARXIV.2103.10875

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

Autores: Francesco Pozza, Giacomo Zanella
Publicado en: Biometrika, 2025, ISSN 0006-3444
Editor: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.23174

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

Autores: Filippo Ascolani, Giacomo Zanella
Publicado en: The Annals of Statistics, Edición 52, 2024, ISSN 0090-5364
Editor: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-AOS2367

Skewed Bernstein–von Mises theorem and skew-modal approximations

Autores: Daniele Durante, Francesco Pozza, Botond Szabo
Publicado en: The Annals of Statistics, 2024, ISSN 0090-5364
Editor: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.48550/ARXIV.2301.03038

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

Autores: Silva, Luca Alessandro; Zanella, Giacomo
Publicado en: Journal of the American Statistical Association, 2023, ISSN 0162-1459
Editor: Taylor & Francis
DOI: 10.48550/ARXIV.2209.09190

Partially factorized variational inference for high-dimensional mixed models

Autores: Max Goplerud, Omiros Papaspiliopoulos, Giacomo Zanella
Publicado en: Biometrika, 2024, ISSN 0006-3444
Editor: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2312.13148

Improving multiple-try metropolis with local balancing

Autores: Philippe Gagnon, Florian Maire, Giacomo Zanella
Publicado en: The Journal of Machine Learning Research, 2023, ISSN 1532-4435
Editor: JMLR.org
DOI: 10.48550/ARXIV.2211.11613

Other (1)

Entropy contraction of the Gibbs sampler under log-concavity

Autores: Ascolani, Filippo; Lavenant, Hugo; Zanella, Giacomo
Publicado en: 2024
Editor: ArXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.00858