Ryan P. Adams

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Coautores

David DuvenaudAssociate Professor, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Hugo LarochelleGoogle DeepMind & MilaDirección de correo verificada de google.com
Matthew J. JohnsonGoogle BrainDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Zoubin GhahramaniProfessor, University of Cambridge, and Distinguished Researcher, GoogleDirección de correo verificada de eng.cam.ac.uk
Iain MurraySchool of Informatics, University of EdinburghDirección de correo verificada de ed.ac.uk
Richard ZemelProfessor of Computer Science, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
David MacKayProfessor of Natural Philosophy, Cavendish Laboratory, University of CambridgeDirección de correo verificada de mrao.cam.ac.uk
Nando de FreitasCIFAR & DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Abigail G. DoyleUCLADirección de correo verificada de chem.ucla.edu
George E. DahlGoogle Inc.Dirección de correo verificada de google.com
Peter OrbanzColumbia UniversityDirección de correo verificada de stat.columbia.edu
Jamie KirosOpenAIDirección de correo verificada de openai.com
Elaine AngelinoMiller Fellow, UC BerkeleyDirección de correo verificada de eecs.berkeley.edu
Sigrid AdriaenssensPrinceton UniversityDirección de correo verificada de princeton.edu
Emily B. FoxStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Diana CaiCenter for Computational Mathematics, Flatiron InstituteDirección de correo verificada de flatironinstitute.org
Margo SeltzerUniversity of British ColumbiaDirección de correo verificada de cs.ubc.ca
Michael I. JordanProfessor of Electrical Engineering and Computer Sciences and Professor of Statistics, UC BerkeleyDirección de correo verificada de cs.berkeley.edu
Hanna WallachPartner Research Manager, Microsoft ResearchDirección de correo verificada de dirichlet.net
Joshua B. TenenbaumMITDirección de correo verificada de mit.edu

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Practical bayesian optimization of machine learning algorithms J Snoek, H Larochelle, RP Adams Advances in neural information processing systems 25, 2012	10697	2012
Taking the human out of the loop: A review of Bayesian optimization B Shahriari, K Swersky, Z Wang, RP Adams, N De Freitas Proceedings of the IEEE 104 (1), 148-175, 2015	5788	2015
Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints DK Duvenaud, D Maclaurin, J Iparraguirre, R Bombarell, T Hirzel, ... Advances in neural information processing systems 28, 2015	4487	2015
Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of molecules R Gómez-Bombarelli, JN Wei, D Duvenaud, JM Hernández-Lobato, ... ACS central science 4 (2), 268-276, 2018	3540	2018
Scalable bayesian optimization using deep neural networks J Snoek, O Rippel, K Swersky, R Kiros, N Satish, N Sundaram, M Patwary, ... International conference on machine learning, 2171-2180, 2015	1340	2015
Probabilistic backpropagation for scalable learning of bayesian neural networks JM Hernández-Lobato, R Adams International conference on machine learning, 1861-1869, 2015	1187	2015
Gradient-based hyperparameter optimization through reversible learning D Maclaurin, D Duvenaud, R Adams International conference on machine learning, 2113-2122, 2015	1109	2015
Bayesian online changepoint detection RP Adams, DJC MacKay arXiv preprint arXiv:0710.3742, 2007	1104	2007
Design of efficient molecular organic light-emitting diodes by a high-throughput virtual screening and experimental approach R Gómez-Bombarelli, J Aguilera-Iparraguirre, TD Hirzel, D Duvenaud, ... Nature materials 15 (10), 1120-1127, 2016	1005	2016
Multi-task bayesian optimization K Swersky, J Snoek, RP Adams Advances in neural information processing systems 26, 2013	945	2013
Gaussian process kernels for pattern discovery and extrapolation A Wilson, R Adams International conference on machine learning, 1067-1075, 2013	830	2013
Mapping sub-second structure in mouse behavior AB Wiltschko, MJ Johnson, G Iurilli, RE Peterson, JM Katon, ... Neuron 88 (6), 1121-1135, 2015	745	2015
Bayesian optimization with unknown constraints MA Gelbart, J Snoek, RP Adams arXiv preprint arXiv:1403.5607, 2014	675	2014
Bayesian reaction optimization as a tool for chemical synthesis BJ Shields, J Stevens, J Li, M Parasram, F Damani, JIM Alvarado, ... Nature 590 (7844), 89-96, 2021	661	2021
Elliptical slice sampling I Murray, R Adams, D MacKay Proceedings of the thirteenth international conference on artificial …, 2010	569	2010
Composing graphical models with neural networks for structured representations and fast inference MJ Johnson, DK Duvenaud, A Wiltschko, RP Adams, SR Datta Advances in neural information processing systems 29, 2016	560	2016
Spectral representations for convolutional neural networks O Rippel, J Snoek, RP Adams Advances in neural information processing systems 28, 2015	418	2015
Autograd: Effortless gradients in numpy D Maclaurin, D Duvenaud, RP Adams ICML 2015 AutoML workshop 238 (5), 2015	346	2015
Discovering latent network structure in point process data S Linderman, R Adams International conference on machine learning, 1413-1421, 2014	346	2014
Freeze-thaw Bayesian optimization K Swersky, J Snoek, RP Adams arXiv preprint arXiv:1406.3896, 2014	324	2014

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