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
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
Yarin GalAssociate Professor, University of OxfordDirección de correo verificada de cs.ox.ac.uk
Geoffrey HintonEmeritus Prof. Comp Sci, U.Toronto & Engineering Fellow, GoogleDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
José Miguel Hernández-LobatoProfessor of Machine Learning, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Katherine HellerGoogle ResearchDirección de correo verificada de gatsby.ucl.ac.uk
Matthew J. BealChicago Trading CompanyDirección de correo verificada de chicagotrading.com
Carl Edward RasmussenProfessor of Machine Learning, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Alexander G. D. G. MatthewsDeepMindDirección de correo verificada de google.com
David A. KnowlesColumbia University & New York Genome CenterDirección de correo verificada de columbia.edu
Sam Roweis (Memorial)New York UniversityDirección de correo verificada de buffalo.edu
Tommi JaakkolaMITDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Richard E TurnerProfessor, University of CambridgeDirección de correo verificada de cam.ac.uk
Wei Chu（褚崴）AlibabaDirección de correo verificada de gatsby.ucl.ac.uk
Neil HoulsbyGoogleDirección de correo verificada de google.com
Lawrence K SaulSenior Research Scientist, Center for Computational Mathematics, Flatiron InstituteDirección de correo verificada de flatironinstitute.org
Hugh Durrant-WhyteUniversity of SydneyDirección de correo verificada de sydney.edu.au
Ryan P. AdamsPrinceton UniversityDirección de correo verificada de princeton.edu
James HensmanMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com

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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	7225	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	5303*	2003
An introduction to variational methods for graphical models MI Jordan, Z Ghahramani, TS Jaakkola, LK Saul Machine learning 37, 183-233, 1999	4917	1999
An internal model for sensorimotor integration DM Wolpert, Z Ghahramani, MI Jordan Science 269 (5232), 1880-1882, 1995	3902	1995
Computational principles of movement neuroscience DM Wolpert, Z Ghahramani Nature Neuroscience 3, 1212-1217, 2000	2289	2000
Active learning with statistical models DA Cohn, Z Ghahramani, MI Jordan Journal of Artificial Intelligence Research 4, 129--145, 1996	2265	1996
Sparse Gaussian processes using pseudo-inputs E Snelson, Z Ghahramani Advances in Neural Information Processing Systems 18, 1257--1264, 2006	2007	2006
Factorial hidden Markov models Z Ghahramani, M Jordan Advances in Neural Information Processing Systems 8, 1995	1807	1995
Learning from labeled and unlabeled data with label propagation X ZhuЃ, Z GhahramaniЃн	1785	2002
A theoretically grounded application of dropout in recurrent neural networks Y Gal, Z Ghahramani Advances in neural information processing systems 29, 2016	1750	2016
Probabilistic machine learning and artificial intelligence Z Ghahramani Nature 521 (7553), 452-459, 2015	1722	2015
Deep bayesian active learning with image data Y Gal, R Islam, Z Ghahramani International conference on machine learning, 1183-1192, 2017	1315	2017
A unifying review of linear Gaussian models S Roweis, Z Ghahramani Neural computation 11 (2), 305-345, 1999	1276	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	1204	2010
An introduction to hidden Markov models and Bayesian networks Z Ghahramani International journal of pattern recognition and artificial intelligence 15 …, 2001	1178	2001
Perspectives and problems in motor learning DM Wolpert, Z Ghahramani, JR Flanagan Trends in cognitive sciences 5 (11), 487-494, 2001	1047	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	1039	2004
The EM algorithm for mixtures of factor analyzers Z Ghahramani, GE Hinton Technical Report CRG-TR-96-1, University of Toronto, 1996	938	1996
Infinite latent feature models and the Indian buffet process T Griffiths, Z Ghahramani Advances in Neural Information Processing Systems 18, 475--482, 2006	930*	2006
Unsupervised learning Z Ghahramani Advanced Lectures on Machine Learning: ML Summer Schools 2003, Canberra …, 2004	869	2004

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