Carl Edward Rasmussen

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Coautores

Chris WilliamsProfessor of Machine Learning, University of EdinburghDirección de correo verificada de inf.ed.ac.uk
Marc DeisenrothUniversity College London and Google DeepMindDirección de correo verificada de ucl.ac.uk
Joaquin Quiñonero CandelaOpenAIDirección de correo verificada de openai.com
Zoubin GhahramaniProfessor, University of Cambridge, and Distinguished Researcher, GoogleDirección de correo verificada de eng.cam.ac.uk
Mark van der WilkAssociate Professor, University of OxfordDirección de correo verificada de cs.ox.ac.uk
Hannes NickischPhilips ResearchDirección de correo verificada de philips.com
Roderick Murray-SmithProfessor of Computing Science, University of Glasgow, School of Computing ScienceDirección de correo verificada de glasgow.ac.uk
Bernhard SchölkopfDirector, Max Planck Institute for Intelligent Systems & ELLIS Institute Tübingen; Professor at ETHDirección de correo verificada de tuebingen.mpg.de
Malte KussDirección de correo verificada de alumni.tu-berlin.de
Jan PetersProfessor for Intelligent Autonomous Systems/TU Darmstadt, Dept. Head/German AI Research Center DFKIDirección de correo verificada de ias.tu-darmstadt.de
Dilan GorurDeepMindDirección de correo verificada de google.com
Lars Kai HansenProfessor, Cognitive Systems, DTU Compute, Technical University of DenmarkDirección de correo verificada de dtu.dk
Roger FrigolaMachine Learning at www.rogerfrigola.comDirección de correo verificada de rogerfrigola.com
Dieter FoxUniversity of Washington and NVIDIADirección de correo verificada de cs.washington.edu
Rowan McAllisterWaymoDirección de correo verificada de waymo.com
Fabian SinzProfessor for Machine Learning, University GöttingenDirección de correo verificada de cs.uni-goettingen.de
Jan LarsenTechnical University of Denmark, DTU ComputeDirección de correo verificada de dtu.dk
Matthew J. BealChicago Trading CompanyDirección de correo verificada de chicagotrading.com
James HensmanMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Olivier BousquetGoogleDirección de correo verificada de m4x.org

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Carl Edward Rasmussen

Professor of Machine Learning, University of Cambridge

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Gaussian processes Bayesian inference machine learning climate change


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Gaussian Processes for Machine Learning CE Rasmussen, CKI Williams the MIT Press, 2006	37307	2006
A unifying view of sparse approximate Gaussian process regression J Quiñonero-Candela, CE Rasmussen The Journal of Machine Learning Research 6, 1939-1959, 2005	2689	2005
PILCO: A model-based and data-efficient approach to policy search M Deisenroth, CE Rasmussen Proceedings of the 28th International Conference on machine learning (ICML …, 2011	2166	2011
Gaussian processes for regression CKI Williams, CE Rasmussen Advances in Neural Processing Systems 8, 514 - 520, 1996	2100	1996
The infinite Gaussian mixture model CE Rasmussen Advances in neural information processing systems 12, 1999	1899	1999
Gaussian processes for machine learning (GPML) toolbox CE Rasmussen, H Nickisch The Journal of Machine Learning Research 11, 3011-3015, 2010	1366	2010
Gaussian Processes for Data-Efficient Learning in Robotics and Control M Deisenroth, D Fox, CE Rasmussen IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 37, 408-423, 2015	901	2015
The infinite hidden Markov model MJ Beal, Z Ghahramani, CE Rasmussen Advances in neural information processing systems 14, 577-584, 2002	899	2002
Advances in neural information processing systems CKI Williams, CE Rasmussen Nobili F, Mazzei D, Dessi B, Morbelli S, Brugnolo A, Barbieri P, 18131821, 1996	881	1996
Gaussian Process priors with uncertain inputs - Application to multiple-step ahead time series forecasting A Girard, CE Rasmussen, J Quinonero-Candela, R Murray-Smith Neural Information Processing Systems (NIPS), 545-552, 2003	699*	2003
Infinite mixtures of Gaussian process experts CE Rasmussen, Z Ghahramani Advances in neural information processing systems 14 2, 881-888, 2002	687	2002
Evaluation of Gaussian processes and other methods for non-linear regression CE Rasmussen University of Toronto Toronto, Canada, 1997	677	1997
Sparse spectrum Gaussian process regression M Lázaro-Gredilla, J Quiñonero-Candela, CE Rasmussen, ... The Journal of Machine Learning Research 11, 1865-1881, 2010	625	2010
Approximations for binary Gaussian process classification H Nickisch, CE Rasmussen Journal of Machine Learning Research 9 (10), 2035-2078, 2008	512	2008
Gaussian Processes in Machine Learning CE Rasmussen Summer school on machine learning, 63-71, 2003	485*	2003
Warped Gaussian processes E Snelson, CE Rasmussen, Z Ghahramani Advances in neural information processing systems 16, 337-344, 2004	484	2004
Additive Gaussian Processes D Duvenaud, H Nickisch, CE Rasmussen Neural Information Processing Systems 24, 226-234, 2012	460	2012
Derivative observations in Gaussian process models of dynamic systems E Solak, R Murray-Smith, WE Leithead, DJ Leith, CE Rasmussen MIT Press, 2003	440	2003
Assessing Approximate Inference for Binary Gaussian Process Classification. M Kuss, CE Rasmussen Journal of machine learning research 6 (10), 2005	431	2005
Occam's razor C Rasmussen, Z Ghahramani Advances in neural information processing systems 13, 2000	425	2000

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