Chris J. Maddison
La nomination
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Chris Maddison est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur et professeur adjoint aux départements d’informatique et de sciences statistiques de l’Université de Toronto.
Il développe des méthodes d’apprentissage automatique en se concentrant sur celles qui fonctionnent à l’échelle dans les applications d’apprentissage profond. Il s’intéresse notamment aux méthodes d’intégration numérique et d’optimisation. Jusqu’à présent, il a travaillé sur l’estimation du gradient, l’inférence variationnelle, les méthodes de Monte Carlo et les méthodes du premier ordre pour l’optimisation.
Prix
- Bourse Open Philanthropy AI, 2018
- Médaille Marvin Minsky pour des réalisations exceptionnelles en IA de l’IJCAI (AlphaGo Team), 2018
- Festival international de la créativité Cannes Lions (AlphaGo Team), 2016
- Bourse d’études Google DeepMind, 2016
- Prix du meilleur article, Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2014
Publications Pertinentes
- Mathieu, E., Lan, C. L., Maddison, C. J., Tomioka, R., Teh, Y. W. (2019). « Continuous Hierarchical Representations with Poincaré Variational Auto-Encoders », Advances in Neural Information Processing Systems, 32.
- Choi, D., Shallue, C. J., Nado, Z., Lee, J., Maddison, C. J., Dahl, G. E. (2019). « On empirical comparisons of optimizers for deep learning ».
- Garnelo, M., Rosenbaum, D., Maddison, C., Ramalho, T., Saxton, D., Shanahan, M.,... Eslami, S. A. (2018). « Conditional neural processes », Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, PMLR 80:1704-1713.
- Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G.,... Hassabis, D. (2016). « Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search », Nature, 529(7587):484-489.
- Maddison, C. J., Mnih, A., Teh, Y. W. (2017). « The concrete distribution: A continuous relaxation of discrete random variables », International Conference on Learning Representations.
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