Radford Neal

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Coautores

Geoffrey HintonEmeritus Prof. Comp Sci, U.Toronto & Engineering Fellow, GoogleDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Ian H. WittenProfessor of Computer Science, University of Waikato, New ZealandDirección de correo verificada de waikato.ac.nz
David MacKayProfessor of Natural Philosophy, Cavendish Laboratory, University of CambridgeDirección de correo verificada de mrao.cam.ac.uk
Sam Roweis (Memorial)New York UniversityDirección de correo verificada de buffalo.edu
Babak ShahbabaStatistics and Computer Science, University of California, IrvineDirección de correo verificada de uci.edu
Richard ZemelProfessor of Computer Science, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Andrew GelmanProfessor of Statistics and Political Science, Columbia UniversityDirección de correo verificada de stat.columbia.edu
Brendan FreyFounder & CEO, Deep Genomics; Co-Founder, Vector Institute; Professor, University of TorontoDirección de correo verificada de psi.toronto.edu
Zoubin GhahramaniProfessor, University of Cambridge, and Distinguished Researcher, GoogleDirección de correo verificada de eng.cam.ac.uk
W.R. PeltierProfessor of Physics, University of TorontoDirección de correo verificada de atmosp.physics.utoronto.ca
Jennifer ListgartenProfessor, UC Berkeley EECS and Center for Computational BiologyDirección de correo verificada de berkeley.edu
Alistair MoffatSchool of Computing and Information Systems, The University of MelbourneDirección de correo verificada de unimelb.edu.au
Bradley P. CarlinCounterpoint Statistical Consulting, LLCDirección de correo verificada de counterpointstat.com
Robert E. KassCarnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de stat.cmu.edu
Susan P HolmesProfessor of Statistics, Stanford UniversityDirección de correo verificada de stat.stanford.edu
Andrew EmiliBoston University (formerly University of Toronto)Dirección de correo verificada de bu.edu
Edward MeedsMicrosoft Research CambridgeDirección de correo verificada de microsoft.com
Longhai LiUniversity of Saskatchewan, Saskatoon, SK, CANADADirección de correo verificada de usask.ca
Brian WyvillProfessor of Computer Science, University of Victoria, BCDirección de correo verificada de cs.uvic.ca
Nicky BestProfessor of Statistics and Epidemiology, Imperial College LondonDirección de correo verificada de imperial.ac.uk

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Bayesian inference Monte Carlo methods Information theory Machine learning Neural networks


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Bayesian learning for neural networks RM Neal Springer Science & Business Media, 1995	5362*	1995
Near Shannon limit performance of low density parity check codes DJC MacKay, RM Neal Electronics letters 33 (6), 457-458, 1997	4821	1997
Arithmetic coding for data compression IH Witten, RM Neal, JG Cleary Communications of the ACM 30 (6), 520-540, 1987	4214	1987
A view of the EM algorithm that justifies incremental, sparse, and other variants RM Neal, GE Hinton Learning in graphical models, 355-368, 1998	3373	1998
MCMC Using Hamiltonian Dynamics R Neal Handbook of Markov Chain Monte Carlo, 113-162, 2011	3245	2011
Markov chain sampling methods for Dirichlet process mixture models RM Neal Journal of computational and graphical statistics 9 (2), 249-265, 2000	2936	2000
Slice sampling RM Neal Annals of statistics, 705-741, 2003	2457	2003
Probabilistic inference using Markov chain Monte Carlo methods RM Neal Department of Computer Science, University of Toronto, 1993	2203	1993
Annealed importance sampling RM Neal Statistics and computing 11 (2), 125-139, 2001	1477	2001
The helmholtz machine P Dayan, GE Hinton, RM Neal, RS Zemel Neural computation 7 (5), 889-904, 1995	1454	1995
The" wake-sleep" algorithm for unsupervised neural networks GE Hinton, P Dayan, BJ Frey, RM Neal Science 268 (5214), 1158-1161, 1995	1371	1995
Arithmetic coding revisited A Moffat, RM Neal, IH Witten ACM Transactions on Information Systems (TOIS) 16 (3), 256-294, 1998	816	1998
Markov chain Monte Carlo in practice: a roundtable discussion RE Kass, BP Carlin, A Gelman, RM Neal The American Statistician 52 (2), 93-100, 1998	800	1998
Connectionist learning of belief networks RM Neal Artificial intelligence 56 (1), 71-113, 1992	695	1992
Good codes based on very sparse matrices DJC MacKay, RM Neal IMA International Conference on Cryptography and Coding, 100-111, 1995	669	1995
Regression and classification using Gaussian process priors RM Neal Bayesian Statistics 6, 1998	587*	1998
A split-merge Markov chain Monte Carlo procedure for the Dirichlet process mixture model S Jain, RM Neal Journal of Computational and Graphical Statistics, 2004	557	2004
Monte Carlo implementation of Gaussian process models for Bayesian regression and classification RM Neal arXiv preprint physics/9701026, 1997	553	1997
Sampling from multimodal distributions using tempered transitions RM Neal Statistics and computing 6 (4), 353-366, 1996	421	1996
Priors for infinite networks RM Neal	309	1994

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