David McAllester

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Coautores

Pedro FelzenszwalbBrown UniversityDirección de correo verificada de brown.edu
Deva RamananProfessor, Robotics Institute, Carnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de cs.cmu.edu
Ross GirshickResearch Scientist, Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)Dirección de correo verificada de allenai.org
Yishay MansourTel Aviv UniversityDirección de correo verificada de tauex.tau.ac.il
Henry KautzProfessor Emeritus of Computer Science, University of RochesterDirección de correo verificada de cs.rochester.edu
Bart SelmanProfessor of Computer Science, Cornell UniversityDirección de correo verificada de cs.cornell.edu
Raquel UrtasunFounder & CEO Waabi, Professor, University of Toronto.Dirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Tamir HazanAssistant Professor, Technion - Israel Institute of TechnologyDirección de correo verificada de technion.ac.il
Hai WangApplied Scientist, AmazonDirección de correo verificada de ttic.edu
Robert SchapireMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Kevin GimpelQuillBotDirección de correo verificada de ttic.edu
Peter StoneProfessor of Computer Science, The University of Texas at AustinDirección de correo verificada de cs.utexas.edu
Koichiro YamaguchiToyota Research Institute - Advanced DevelopmentDirección de correo verificada de tri-ad.global
Deepak KapurUniversity of New MexicoDirección de correo verificada de cs.unm.edu
Joseph KeshetProfessor, Faculty of Electrical & Computer Engineering, TechnionDirección de correo verificada de technion.ac.il
Ramin ZabihProfessor of Computer Science, Cornell UniversityDirección de correo verificada de cs.cornell.edu
Jeffrey Mark SiskindPurdue UniversityDirección de correo verificada de purdue.edu
Michael CollinsGoogle NYCDirección de correo verificada de cs.columbia.edu
Mohit BansalParker Distinguished Professor, Computer Science, UNC Chapel HillDirección de correo verificada de cs.unc.edu
Frédéric BenhamouProfesseur d'informatique, Université de NantesDirección de correo verificada de univ-nantes.fr

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David McAllester

Professor, Toyota Technological Institute at Chicago

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Artificial Intelligence Machine Learning Computer Vision Programming Languages Formal Methods


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Object detection with discriminatively trained part-based models PF Felzenszwalb, RB Girshick, D McAllester, D Ramanan IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 32 (9), 1627-1645, 2009	13278	2009
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation YM RS Sutton, D McAllester, S Singh NIPS 1999, 1999	8931*	1999
A discriminatively trained, multiscale, deformable part model P Felzenszwalb, D McAllester, D Ramanan 2008 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 1-8, 2008	4005	2008
Cascade object detection with deformable part models PF Felzenszwalb, RB Girshick, D McAllester 2010 IEEE Computer society conference on computer vision and pattern …, 2010	1336	2010
Systematic nonlinear planning D McAllester, D Rosenblatt	902	1991
Some pac-bayesian theorems DA McAllester Proceedings of the eleventh annual conference on Computational learning …, 1998	884	1998
PAC-Bayesian model averaging DA McAllester Proceedings of the twelfth annual conference on Computational learning …, 1999	614	1999
Evidence for invariants in local search D McAllester, B Selman, H Kautz AAAI/IAAI, 321-326, 1997	561	1997
CLP (Intervals) Revisited. F Benhamou, DA McAllester, P Van Hentenryck ILPS 94, 1-21, 1994	489	1994
Encoding plans in propositional logic H Kautz, D McAllester, B Selman KR 96, 374-384, 1996	477	1996
An indexed model of recursive types for foundational proof-carrying code AW Appel, D McAllester ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) 23 (5), 657-683, 2001	440	2001
Efficient joint segmentation, occlusion labeling, stereo and flow estimation K Yamaguchi, D McAllester, R Urtasun Computer Vision–ECCV 2014: 13th European Conference, Zurich, Switzerland …, 2014	434	2014
PAC generalization bounds for co-training S Dasgupta, M Littman, D McAllester Advances in neural information processing systems 14, 2001	424	2001
Solving polynomial systems using a branch and prune approach P Van Hentenryck, D McAllester, D Kapur SIAM Journal on Numerical Analysis 34 (2), 797-827, 1997	421	1997
Object detection with grammar models R Girshick, P Felzenszwalb, D McAllester Advances in neural information processing systems 24, 2011	376	2011
PAC-Bayesian stochastic model selection DA McAllester Machine Learning 51 (1), 5-21, 2003	331	2003
An outlook on truth maintenance DA McAllester	303	1980
Formal limitations on the measurement of mutual information D McAllester, K Stratos International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 875-884, 2020	300	2020
Simplified PAC-Bayesian margin bounds D McAllester Learning Theory and Kernel Machines: 16th Annual Conference on Learning …, 2003	272	2003
Computational challenges in propositional reasoning and search B Selman, H Kautz, D McAllester Proceedings of the Fifteenth International Joint Conference on Artificial …, 1997	263	1997

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