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Adam Oberman

La nomination

  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

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À Propos

Les recherches d’Adam Oberman portent sur les approches mathématiques de l’apprentissage automatique : optimisation stochastique, approches de régularisation et modèles robustes. Il a travaillé sur des méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles et le transport optimal.  

Il donne un cours sur la théorie de l’apprentissage automatique, y compris la théorie de la généralisation, et un cours d’informatique scientifique axé sur les méthodes pour les données à haute dimension.

Prix

  • Bourse Simons, Fondation Simons, 2017
  • Prix Monroe H. Martin, Institut des sciences physiques et de la technologie du College Park de l’Université du Maryland, 2010
  • CAIMS-PIMS Early Career Award (prix de début de carrière de la Société canadienne de mathématiques appliquées et industrielles), 2010

Publications Pertinentes

  • C. Finlay, J. H. Jacobsen, L. Nurbekyan, A. Oberman. « How to train your neural ODE: the world of Jacobian and kinetic regularization », Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:3154-3164, 2020.
  • P. Chaudhari, A. Oberman, S. Osher, S. Soatto, G. Carlier. « Deep relaxation: partial differential equations for optimizing deep neural networks », Research in the Mathematical Sciences, 5:30, 2018.
  • Maxime Laborde, Adam Oberman. « Nesterov's method with decreasing learning rate leads to accelerated stochastic gradient descent », International Joint Conference on Neural Networks, 2017
  • J. D. Benamou, B. D. Froese, A. M. Oberman. « Numerical solution of the optimal transportation problem using the Monge–Ampère equation », Journal of Computational Physics, 260(1):107-126, 2014.
  • M. Oberman. « Convergent difference schemes for degenerate elliptic and parabolic equations: Hamilton-Jacobi equations and free boundary problems », SIAM Journal on Numerical Analysis, 44(2): 879-895, 2006.

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