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David Duvenaud-BW-F

David Duvenaud

La nomination

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

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À Propos

Les recherches de David Duvenaud portent sur la construction de modèles probabilistes profonds pour prédire, expliquer et concevoir des choses. David Duvenaud a développé des réseaux de neurones à profondeur continue qui peuvent adapter la quantité de calculs nécessaires en fonction de la difficulté de la tâche. Il construit des modèles pouvant proposer de nouvelles molécules ayant des propriétés spécifiques et travaille sur l’automatisation de certaines parties de la chaîne de collecte et de traitement des données pour les expériences sur le comportement.

Prix

  • Prix du meilleur article, NeurIPS 2018.

Publications Pertinentes

  • X. Li, Chen, T.-K. L. Wong, R. T. Q. Chen, D. Duvenaud. « Scalable gradients for stochastic differential equations », Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 108:3870-3882, 2020.
  • R. T. Q. Chen, Y. Rubanova, J. Bettencourt, D. Duvenaud. « Neural ordinary differential equations », Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS), 2018.
  • C.-H. Chang, E. Creager, A. Goldenberg, D. Duvenaud. « Explaining image classifiers by adaptive dropout and generative in-filling », International Conference on Learning Representations, 2018.
  • W. Grathwohl, D. Choi, Y. Wu, G. Roeder, D. Duvenaud. « Backpropagation through the void: Optimizing control variates for black-box gradient estimation », International Conference on Learning Representations, 2018.
  • R. Gomez-Bombarelli, J. N. Wei, D. Duvenaud, J. M. Hernandez-Lobato, B. Sanchez-Lengeling, D. Sheberla,. . . A. Aspuru-Guzik. « Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of molecules », American Chemical Society Central Science, 4(2):268-276, 2018.

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