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

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KASPRZAK, Mikolaj; Giordano, Ryan; Broderick, Tamara

2022

Permalien
https://hdl.handle.net/10993/53906

2209.14992.pdf

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Disciplines :

Mathématiques

Auteur, co-auteur :

KASPRZAK, Mikolaj ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Mathematics (DMATH)

Giordano, Ryan; Massachusetts Institute of Technology - MIT

Broderick, Tamara; Massachusetts Institute of Technology - MIT

Langue du document :

Anglais

Titre :

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

Date de publication/diffusion :

2022

Source :

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CE - Commission Européenne

Disponible sur ORBilu :

depuis le 17 janvier 2023

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