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 SinghTibra Foundation Chair in Mathematical Sciences, School of Mathematics, University of WollongongDirección de correo verificada de uow.edu.au
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
George DeligiannidisProfessor of Statistics, University of OxfordDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Simon GodsillUniversity of CambridgeDirección de correo verificada de eng.cam.ac.uk
Ajay JasraProfessor of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, ShenzhenDirección de correo verificada de cuhk.edu.cn
Valentin De BortoliGoogle DeepMind, LondonDirección de correo verificada de google.com
Yee Whye TehProfessor of Statistical Machine Learning, Oxford, Research Scientist, DeepMindDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Ba-Ngu VoCurtin UniversityDirección de correo verificada de curtin.edu.au
Chris HolmesDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Neil GordonDefence Science and Technology GroupDirección de correo verificada de ieee.org
François CaronUniversity of OxfordDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Soufiane HayouSimons Institute for the Theory of Computing, UC Berkeley | PhD @ University of OxfordDirección de correo verificada de berkeley.edu
Kevin MurphyResearch Scientist, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Emilien DupontResearch Scientist, DeepMindDirección de correo verificada de stats.ox.ac.uk
Mike WestDuke UniversityDirección de correo verificada de nc.rr.com
Anthony LeeSchool of Mathematics, University of BristolDirección de correo verificada de bristol.ac.uk
James ThorntonApple | University of OxfordDirección de correo verificada de apple.com

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Arnaud Doucet

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

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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	10604	2001
On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering A Doucet, S Godsill, C Andrieu Statistics and computing 10, 197-208, 2000	6592	2000
An introduction to MCMC for machine learning C Andrieu, N De Freitas, A Doucet, MI Jordan Machine learning 50, 5-43, 2003	3632	2003
A tutorial on particle filtering and smoothing: Fifteen years later A Doucet, AM Johansen Oxford Handbook of Nonlinear Filtering 12 (656-704), 3, 2011	2789	2011
Particle Markov chain Monte Carlo methods C Andrieu, A Doucet, R Holenstein Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology …, 2010	2661	2010
The unscented particle filter R Van Der Merwe, A Doucet, N De Freitas, EA Wan Advances in Neural Information Processing Systems, 2000	2637	2000
Sequential Monte Carlo samplers P Del Moral, A Doucet, A Jasra Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology …, 2006	2187	2006
Rao-Blackwellised particle filtering for dynamic Bayesian networks A Doucet, N De Freitas, K Murphy, S Russell UAI 2000, 2000	2103*	2000
An introduction to sequential Monte Carlo methods A Doucet, N De Freitas, N Gordon Sequential Monte Carlo methods in practice, 3-14, 2001	1692	2001
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	1660	2005
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	1356	2002
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	1132	2001
On sequential simulation-based methods for Bayesian filtering A Doucet Technical Report CUED/F-INFENG/TR.310 Cambridge University, 1998	1063	1998
Fast computation of Wasserstein barycenters M Cuturi, A Doucet Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, 685-693, 2014	854	2014
Monte Carlo smoothing for nonlinear time series SJ Godsill, A Doucet, M West Journal of the american statistical association, 2004	741	2004
Augmented neural ODEs E Dupont, A Doucet, Y Teh Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NIPS 2019) 32 (2019), 2019	688	2019
An adaptive sequential Monte Carlo method for approximate Bayesian computation P Del Moral, A Doucet, A Jasra Statistics and computing 22, 1009-1020, 2012	615	2012
Maintaining multi-modality through mixture tracking J Vermaak, A Doucet, P Patrick International Conference on Computer Vision, 1110, 2003	562	2003
On particle methods for parameter estimation in state-space models N Kantas, A Doucet, SS Singh, JM Maciejowski, N Chopin Statistical Science 30 (3), 328--351, 2015	559	2015
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	466	2003

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