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Automatic Laplace Collapsed Sampling: Scalable Marginalisation of Latent Parameters via Automatic Differentiation

Toby Lovick · David Yallup · Will Handley首次提交 2026-03-27 · 修订 2026-03-27 · v1arXiv预印本

自动拉普拉斯折叠采样：以自动微分扩展潜在参数边际化AI 解读

We present Automatic Laplace Collapsed Sampling (ALCS), a general framework for marginalising latent parameters in Bayesian models using automatic differentiation, which we combine with nested sampling to explore the hyperparameter space in a robust and efficient manner. At each nested sampling likelihood evaluation, ALCS collapses the high-dimensional latent variables $z$ to a scalar contribution via maximum a posteriori (MAP) optimisation and a Laplace approximation, both…We present Automatic Laplace Collapsed Sampling (ALCS), a general framework for marginalising latent parameters in Bayesian models using automatic differentiation, which we combine with nested sampling to explore the hyperparameter space in a robust and efficient manner. At each nested sampling likelihood evaluation, ALCS collapses the high-dimensional latent variables $z$ to a scalar contribution via maximum a posteriori (MAP) optimisation and a Laplace approximation, both…

时间序列高维与机器学习贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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