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Alireza Makhzani

La nomination

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À Propos

Alireza Makhzani est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur associé au département de génie électrique et informatique de l’Université de Toronto.

Ses recherches portent sur l’apprentissage non supervisé et les modèles génératifs. Il a également déjà développé des méthodes d’inférence antagonistes pour des modèles d’apprentissage génératifs.

Publications Pertinentes

  • Severo, D., Townsend, J., Khisti, A., Makhzani, A., Ullrich, K. (2021). « Compressing Multisets with Large Alphabets ».
  • Brekelmans, R., Nielsen, F., Makhzani, A., Galstyan, A., Steeg, G. V. (2020). « Likelihood Ratio Exponential Families ».
  • Huang, S., Makhzani, A., Cao, Y., Grosse, R. (2020). « Evaluating Lossy Compression Rates of Deep Generative Models », Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, PMLR 119:4444-4454.
  • Makhzani, A., Frey, B. (2017). « Pixelgan Autoencoders ».
  • Makhzani, A., Shlens, J., Jaitly, N., Goodfellow, I., Frey, B. (2015). « Adversarial Autoencoders ».

institut

Institut Vecteur

Université de Toronto

Département

Génie électrique et informatique

Éducation

  • PhD (informatique), Université de Toronto

Pays

Canada

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