Científico informático y estadístico canadiense (nacido en 1956)
Radford M. Neal es profesor emérito del Departamento de Estadística y del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto , donde ocupa una cátedra de investigación en estadística y aprendizaje automático .
Educación y carrera
Neal estudió informática en la Universidad de Calgary , donde recibió su licenciatura en 1977 y su maestría en 1980, con un trabajo de tesis supervisado por David Hill. Trabajó durante varios años como instructor temporal en la Universidad de Calgary y como consultor estadístico en la industria antes de regresar a la academia. Neal continuó sus estudios en la Universidad de Toronto , donde recibió su doctorado en 1995 bajo la supervisión de Geoffrey Hinton . [2] Neal se convirtió en profesor asistente en la Universidad de Toronto en 1995, profesor asociado en 1999 y profesor titular desde 2001. Fue presidente de la Cátedra de Investigación de Canadá en Estadística y Aprendizaje Automático de 2003 a 2016 y se jubiló en 2017.
Neal ha hecho grandes contribuciones en el área de aprendizaje automático y estadística , donde es particularmente conocido por su trabajo en Markov chain Monte Carlo , [3] [4] códigos de corrección de errores [5] y aprendizaje bayesiano para redes neuronales . [6] También es conocido por su blog [7] y como el desarrollador de pqR: una nueva versión del intérprete R. [ 8]
Bibliografía
Libros y capítulos
- Neal, Radford M. (1996). Aprendizaje bayesiano para redes neuronales. Nueva York: Springer. ISBN 0-387-94724-8.OCLC 34894370 .
- Neal, Radford M. (10 de mayo de 2011). Brooks, Steve; Gelman, Andrew; Jones, Galin; Meng, Xiao-Li (eds.). MCMC utilizando dinámica hamiltoniana . arXiv : 1206.1901 . Bibcode :2011hmcm.book..113N. doi :10.1201/b10905. ISBN. 9780429138508.S2CID1048042 .
Artículos seleccionados
- Witten, Ian H.; Neal, Radford M.; Cleary, John G. (1987). "Codificación aritmética para la compresión de datos". Comunicaciones de la ACM . 30 (6): 520–540. doi : 10.1145/214762.214771 . ISSN 0001-0782. S2CID 3343393.
- Hinton, Geoffrey E.; Dayan, Peter; Frey, Brendan J.; Neal, Radford M. (26 de mayo de 1995). "El algoritmo "vigilia-sueño" para redes neuronales no supervisadas". Science . 268 (5214): 1158–1161. Bibcode :1995Sci...268.1158H. doi :10.1126/science.7761831. ISSN 0036-8075. PMID 7761831. S2CID 871473.
- Dayan, Peter; Hinton, Geoffrey E.; Neal, Radford M.; Zemel, Richard S. (1995). "La máquina de Helmholtz". Computación neuronal . 7 (5): 889–904. doi :10.1162/neco.1995.7.5.889. ISSN 0899-7667. PMID 7584891. S2CID 1890561.
- Neal, Radford M. (2000). "Métodos de muestreo de cadena de Markov para modelos de mezclas de procesos de Dirichlet". Revista de estadística computacional y gráfica . 9 (2): 249–265. doi :10.2307/1390653. ISSN 1061-8600. JSTOR 1390653.
- Neal, Radford M. (2001). "Muestreo de importancia recocida". Estadística y computación . 11 (2): 125–139. doi :10.1023/A:1008923215028. S2CID 11112994.
- Neal, Radford M. (1 de junio de 2003). "Muestreo por cortes". Anales de Estadística . 31 (3). doi : 10.1214/aos/1056562461 . ISSN 0090-5364.
- Jain, Sonia; Neal, Radford M. (1 de septiembre de 2007). "División y fusión de componentes de un modelo de mezcla de proceso de Dirichlet no conjugado". Análisis bayesiano . 2 (3). doi : 10.1214/07-BA219 . ISSN 1936-0975.
- Shahbaba, Babak; Lan, Shiwei; Johnson, Wesley O.; Neal, Radford M. (2014). "Monte Carlo hamiltoniano dividido". Estadística y computación . 24 (3): 339–349. arXiv : 1106.5941 . doi :10.1007/s11222-012-9373-1. ISSN 0960-3174. S2CID 255067283.
Referencias
- ^ "Curriculum Vitae de Radford M. Neal" (PDF) . Usuario [email protected] . Consultado el 4 de mayo de 2015 .
- ^ Neal, Radford M. (31 de mayo de 2022). "Curriculum vitae" (PDF) .
- ^ Neal, Radford (1993). Inferencia probabilística mediante métodos de Monte Carlo con cadenas de Markov (PDF) (Informe). Informe técnico CRG-TR-93-1, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Toronto. p. 144. Consultado el 9 de mayo de 2015 .
- ^ Neal, Radford M (2011). "MCMC usando dinámica hamiltoniana" (PDF) . En Steve Brooks; Andrew Gelman; Galin L. Jones; Xiao-Li Meng (eds.). Manual de Monte Carlo de cadenas de Markov . Chapman y Hall/CRC. ISBN. 978-0470177938.
- ^ MacKay, DJC ; Neal, RM (1996). "Rendimiento cercano al límite de Shannon de códigos de comprobación de paridad de baja densidad". Electronics Letters . 32 (18): 1645. Bibcode :1996ElL....32.1645M. doi :10.1049/el:19961141.
- ^ Neal, RM (1996). Aprendizaje bayesiano para redes neuronales . Apuntes de clase sobre estadística. Vol. 118. doi :10.1007/978-1-4612-0745-0. ISBN 978-0-387-94724-2.
- ^ "Blog de Radford Neal" . Consultado el 9 de mayo de 2015 .
- ^ "pqR - una versión bastante rápida de R" . Consultado el 9 de mayo de 2015 .