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这篇论文以及我超越了它的所有工作，都是我收到的令人难以置信的指导和支持的产物，以及我整个学术界都建立了持久的友谊。我不能充分强调生活中人们启发我的多种方式。对这些人，我表达了我最深切的感激之情。首先，我绝对必须承认我的主管理查德·泽梅尔（Richard Zemel）。Rich无论多么愚蠢，Rich都会毫不犹豫地接受一个新的想法。他会很高兴地跳入一个新的未知领域的深处，成为一名专家，并通过出色的建议帮助我。除此之外，Rich是一个令人难以置信的榜样。他以极大的谦卑来承担自己的态度，并尊重周围的每个人。我很幸运有机会与他合作，我希望在我的职业生涯中，我甚至可以像他一样成为一位好导师。我要感谢我的监督委员会，Geo Que Rey Hinton和Brendan Frey在我的学位上提供了出色的反馈和支持。我有幸与布伦丹（Brendan）合作进行了多个项目，并且总是因他不断的热情和敏锐的想法而充满活力。我很幸运能够与Geo Q.合作。他的直觉和对任何问题的核心见解的能力令人震惊，但更重要的是他的慷慨和他对待周围的人的方式。我也很幸运能够与许多优秀的教授一起工作，包括Sanja Fidler，Toniann Pitassi，Ruslan Salakhutdinov和Raquel Urtasun。我还要感谢我的外部审查员Max Welling对本文的周到和有见地的评论。我很幸运能在学位期间拥有其他几位出色的导师。早些时候，我与丹尼·塔洛（Danny Tarlow）合作，他帮助我建立了研究势头，并在工作中达到了新的成熟水平。后来，我与Jasper Snoek合作，Jasper Snoek的工作道德，新颖的见解和自制啤酒导致了构成本论文基础的论文。在所有这些过程中，我很荣幸能够与瑞安·亚当斯（Ryan Adams）合作，瑞安·亚当斯（Ryan Adams）负责我在贝叶斯优化方面的大部分工作。瑞安继续以他的广度和知识以及他的仁慈和敏感性使我感到惊讶。我要感谢我的前顾问Nando de Freitas，他将我带入了机器学习的世界，并在硕士学位期间为我提供了建议，在我毕业后将我带回了机器学习的世界，并一直是今天的好朋友。也许我在学术界期间最大的方面是我与之合作，与之交往和处理的一群朋友。这些人毫无意义，聪明，真诚，并驱使我将标准设置为尽可能高的标准。
改善使用专家先验的机器学习的贝叶斯优化
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