Zoubin Ghahramani

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Coautores

Michael I. JordanProfessor of Electrical Engineering and Computer Sciences and Professor of Statistics, UC BerkeleyDirección de correo verificada de cs.berkeley.edu
Yarin GalAssociate Professor, University of OxfordDirección de correo verificada de cs.ox.ac.uk
Daniel WolpertProfessor of Neuroscience, Columbia UniversityDirección de correo verificada de columbia.edu
Xiaojin ZhuProfessor in Computer Science at University of Wisconsin-MadisonDirección de correo verificada de cs.wisc.edu
Geoffrey HintonEmeritus Prof. Computer Science, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Carl Edward RasmussenProfessor of Machine Learning, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
José Miguel Hernández-LobatoProfessor of Machine Learning, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Matthew J. BealChicago Trading CompanyDirección de correo verificada de chicagotrading.com
Katherine HellerGoogle ResearchDirección de correo verificada de gatsby.ucl.ac.uk
David A. KnowlesColumbia University & New York Genome CenterDirección de correo verificada de columbia.edu
Alexander G. D. G. MatthewsDeepMindDirección de correo verificada de google.com
Tommi JaakkolaMITDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Sam Roweis (Memorial)New York UniversityDirección de correo verificada de buffalo.edu
Wei Chu（褚崴）InfDirección de correo verificada de gatsby.ucl.ac.uk
Richard E TurnerProfessor, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Neil HoulsbyGoogleDirección de correo verificada de google.com
Ryan P. AdamsPrinceton UniversityDirección de correo verificada de princeton.edu
James Robert LloydPhD from Machine Learning Group, Cambridge UniversityDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Amar ShahPhD student, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Naonori Ueda理化学研究所/NTTコミュニケーション科学基礎研究所 /Dirección de correo verificada de riken.jp

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Zoubin Ghahramani

Professor, University of Cambridge, and Distinguished Researcher, Google

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Machine Learning Bayesian Statistics Neural Networks Artificial Intelligence


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Dropout as a bayesian approximation: Representing model uncertainty in deep learning Y Gal, Z Ghahramani international conference on machine learning, 1050-1059, 2016	11499	2016
Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions X Zhu, Z Ghahramani, J Lafferty Proceedings of the Twentieth International Conference on Machine Learning …, 2003	5827*	2003
An introduction to variational methods for graphical models MI Jordan, Z Ghahramani, TS Jaakkola, LK Saul Machine learning 37, 183-233, 1999	5577	1999
An internal model for sensorimotor integration DM Wolpert, Z Ghahramani, MI Jordan Science 269 (5232), 1880-1882, 1995	4332	1995
Active learning with statistical models DA Cohn, Z Ghahramani, MI Jordan Journal of Artificial Intelligence Research 4, 129--145, 1996	2597	1996
Computational principles of movement neuroscience DM Wolpert, Z Ghahramani Nature Neuroscience 3, 1212-1217, 2000	2520	2000
Probabilistic machine learning and artificial intelligence Z Ghahramani Nature 521 (7553), 452-459, 2015	2403	2015
Sparse Gaussian processes using pseudo-inputs E Snelson, Z Ghahramani Advances in Neural Information Processing Systems 18, 1257--1264, 2006	2344	2006
Learning from labeled and unlabeled data with label propagation X ZhuЃ, Z GhahramaniЃн ProQuest number: information to all users, 2002	2113	2002
A theoretically grounded application of dropout in recurrent neural networks Y Gal, Z Ghahramani Advances in neural information processing systems 29, 2016	2092	2016
Deep bayesian active learning with image data Y Gal, R Islam, Z Ghahramani International conference on machine learning, 1183-1192, 2017	2080	2017
Factorial hidden Markov models Z Ghahramani, M Jordan Advances in neural information processing systems 8, 1995	1906	1995
A unifying review of linear Gaussian models S Roweis, Z Ghahramani Neural computation 11 (2), 305-345, 1999	1346	1999
Kronecker graphs: an approach to modeling networks. J Leskovec, D Chakrabarti, J Kleinberg, C Faloutsos, Z Ghahramani Journal of Machine Learning Research 11 (2), 2010	1332	2010
An introduction to hidden Markov models and Bayesian networks Z Ghahramani International journal of pattern recognition and artificial intelligence 15 …, 2001	1302	2001
Unsupervised learning Z Ghahramani Summer school on machine learning, 72-112, 2003	1247	2003
Perspectives and problems in motor learning DM Wolpert, Z Ghahramani, JR Flanagan Trends in cognitive sciences 5 (11), 487-494, 2001	1102	2001
Simultaneous localization and mapping with sparse extended information filters S Thrun, Y Liu, D Koller, AY Ng, Z Ghahramani, H Durrant-Whyte The international journal of robotics research 23 (7-8), 693-716, 2004	1084	2004
The EM algorithm for mixtures of factor analyzers Z Ghahramani, GE Hinton Technical Report CRG-TR-96-1, University of Toronto, 1996	1013	1996
Bayesian convolutional neural networks with Bernoulli approximate variational inference Y Gal, Z Ghahramani arXiv preprint arXiv:1506.02158, 2015	981	2015

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