En esta charla presentaré nueva teoría y metodología para  la estimación Bayesiana de funciones en grafos, con aplicaciones en  aprendizaje semi-supervisado y problemas inversos en variedades. La  presentación tendrá dos partes. En la primera, probaré la  convergencia de la medida posterior según el número de nodos tiende  a infinito. En la segunda, estudiaré cómo utilizar la convergencia  de la medida posterior para diseñar métodos de muestreo cuya tasa de  convergencia es independiente del número de nodos.

Nota: La capacidad de la Sala de Grados I está limitada a 33 personas. Para asistencia presencial se ruega confirmación en la dirección bcano@uva.es. La conferencia se podrá seguir online en

https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a058a50eb876847918f2245435535992e%40thread.tacv2/1641812020225?context=%7b%22Tid%22%3a%225f2a1fdf-b755-40df-8d23-5c8d19455375%22%2c%22Oid%22%3a%222b25a16b-97c7-4ba5-91fb-301c759828f3%22%7d