Arnaud Doucet

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Coautores

Christophe AndrieuProfessor of Statistics, University of BristolDirección de correo verificada de bristol.ac.uk
Nando de FreitasCIFAR & DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Sumeetpal Sidhu SinghReader in Engineering Statistics, Department of Engineering, Cambridge UniversityDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Pierre Del MoralResearch Director, INRIA Bordeaux - Sud OuestDirección de correo verificada de inria.fr
Adam M. JohansenUniversity of WarwickDirección de correo verificada de warwick.ac.uk
Simon GodsillUniversity of CambridgeDirección de correo verificada de eng.cam.ac.uk
Ajay JasraProfessor of Applied Mathematics, KAUSTDirección de correo verificada de kaust.edu.sa
Ba-Ngu VoCurtin UniversityDirección de correo verificada de curtin.edu.au
George DeligiannidisAssociate Professor in Statistics, University of OxfordDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Neil GordonDefence Science and Technology GroupDirección de correo verificada de uq.edu.au
François CaronUniversity of OxfordDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Chris HolmesDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Yee Whye TehProfessor of Statistical Machine Learning, Oxford, Research Scientist, DeepMindDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Mike WestDuke UniversityDirección de correo verificada de nc.rr.com
Kevin MurphyResearch Scientist, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Anthony LeeSchool of Mathematics, University of BristolDirección de correo verificada de bristol.ac.uk
M PittKing's College LondonDirección de correo verificada de kcl.ac.uk
Dan CrisanProfessor of Mathematics, Imperial College LondonDirección de correo verificada de imperial.ac.uk
Marco CuturiGoogle Brain / CREST-ENSAE.Dirección de correo verificada de google.com
Soufiane HayouDepartment of Statistics, University of OxfordDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk

Arnaud Doucet

Professor of Statistics, University of Oxford & Research Scientist, Google DeepMind

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Bayesian Inference Computational Statistics Machine Learning Monte Carlo methods


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Sequential Monte Carlo Methods in Practice A Doucet, N De Freitas, N Gordon Sequential monte carlo methods in practice, 2001	9394*	2001
On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering A Doucet, S Godsill, C Andrieu Statistics and computing 10 (3), 197-208, 2000	5802	2000
An introduction to MCMC for machine learning C Andrieu, N De Freitas, A Doucet, MI Jordan Machine learning 50 (1), 5-43, 2003	2751	2003
The unscented particle filter R Van Der Merwe, A Doucet, N De Freitas, EA Wan Advances in Neural Information Processing Systems, 2000	2389	2000
A tutorial on particle filtering and smoothing: Fifteen years later A Doucet, AM Johansen Oxford Handbook of Nonlinear Filtering 12 (656-704), 3, 2011	2112	2011
Particle Markov chain Monte Carlo methods C Andrieu, A Doucet, R Holenstein Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology …, 2010	1968	2010
Rao-Blackwellised particle filtering for dynamic Bayesian networks A Doucet, N De Freitas, K Murphy, S Russell UAI 2000, 2000	1776*	2000
Sequential Monte Carlo samplers P Del Moral, A Doucet, A Jasra Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology …, 2006	1568	2006
Sequential Monte Carlo methods for multitarget filtering with random finite sets BN Vo, S Singh, A Doucet IEEE Transactions on Aerospace and electronic systems 41 (4), 1224-1245, 2005	1417	2005
An introduction to sequential Monte Carlo methods A Doucet, N De Freitas, N Gordon Sequential Monte Carlo methods in practice, 3-14, 2001	1258	2001
A survey of convergence results on particle filtering methods for practitioners D Crisan, A Doucet IEEE Transactions on signal processing 50 (3), 736-746, 2002	1185	2002
On sequential simulation-based methods for Bayesian filtering A Doucet Technical Report CUED/F-INFENG/TR.310 Cambridge University, 1998	1012	1998
Particle filters for state estimation of jump Markov linear systems A Doucet, NJ Gordon, V Krishnamurthy IEEE Transactions on signal processing 49 (3), 613-624, 2001	1007	2001
Monte Carlo smoothing for nonlinear time series SJ Godsill, A Doucet, M West Journal of the american statistical association, 2004	592	2004
Maintaining multi-modality through mixture tracking J Vermaak, A Doucet, P Patrick International Conference on Computer Vision, 1110, 2003	547	2003
An adaptive sequential Monte Carlo method for approximate Bayesian computation P Del Moral, A Doucet, A Jasra Statistics and computing 22 (5), 1009-1020, 2012	442	2012
Fast computation of Wasserstein barycenters M Cuturi, A Doucet Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, 685-693, 2014	434	2014
Sequential Monte Carlo implementation of the PHD filter for multi-target tracking BN Vo, S Singh, A Doucet Proc. Int’l Conf. on Information Fusion, 792-799, 2003	422	2003
Particle methods for change detection, system identification, and control C Andrieu, A Doucet, SS Singh, VB Tadic Proceedings of the IEEE 92 (3), 423-438, 2004	386	2004
Smoothing algorithms for state–space models M Briers, A Doucet, S Maskell Annals of the Institute of Statistical Mathematics 62 (1), 61, 2010	339	2010

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