Provable Scalability for high-dimensional Bayesian Learning

Informacje na temat projektu

PrSc-HDBayLe

Identyfikator umowy o grant: 101076564

DOI

10.3030/101076564

Data podpisania przez KE 1 Grudnia 2022

Data rozpoczęcia 1 Maja 2023

Data zakończenia 30 Kwietnia 2028

Finansowanie w ramach

• European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 488 673,00

Wkład UE

€ 1 488 673,00

Koordynowany przez

UNIVERSITA COMMERCIALE LUIGI BOCCONI
Italy

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Peer reviewed articles (8)

Scalable Bayesian computation for crossed and nested hierarchical models

Autorzy: Omiros Papaspiliopoulos, Timothée Stumpf-Fétizon, Giacomo Zanella
Opublikowane w: Electronic Journal of Statistics, 2023, ISSN 1935-7524
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics and Bernoulli Society
DOI: 10.48550/ARXIV.2103.10875

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

Autorzy: Lavenant, Hugo; Zanella, Giacomo
Opublikowane w: SIAM Journal on Optimization, 2024, ISSN 1052-6234
Wydawca: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.07292

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

Autorzy: Francesco Pozza, Giacomo Zanella
Opublikowane w: Biometrika, 2025, ISSN 0006-3444
Wydawca: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.23174

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

Autorzy: Filippo Ascolani, Giacomo Zanella
Opublikowane w: The Annals of Statistics, Numer 52, 2024, ISSN 0090-5364
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-AOS2367

Skewed Bernstein–von Mises theorem and skew-modal approximations

Autorzy: Daniele Durante, Francesco Pozza, Botond Szabo
Opublikowane w: The Annals of Statistics, 2024, ISSN 0090-5364
Wydawca: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.48550/ARXIV.2301.03038

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

Autorzy: Silva, Luca Alessandro; Zanella, Giacomo
Opublikowane w: Journal of the American Statistical Association, 2023, ISSN 0162-1459
Wydawca: Taylor & Francis
DOI: 10.48550/ARXIV.2209.09190

Partially factorized variational inference for high-dimensional mixed models

Autorzy: Max Goplerud, Omiros Papaspiliopoulos, Giacomo Zanella
Opublikowane w: Biometrika, 2024, ISSN 0006-3444
Wydawca: Oxford University Press
DOI: 10.48550/ARXIV.2312.13148

Improving multiple-try metropolis with local balancing

Autorzy: Philippe Gagnon, Florian Maire, Giacomo Zanella
Opublikowane w: The Journal of Machine Learning Research, 2023, ISSN 1532-4435
Wydawca: JMLR.org
DOI: 10.48550/ARXIV.2211.11613