Frank Wood
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Frank Wood est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur agrégé d’informatique à l’Université de la Colombie-Britannique.
Ses principaux domaines de recherche comprennent la modélisation générative profonde, l’inférence amortie, la programmation probabiliste, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage automatique probabiliste appliqué. Il s’intéresse notamment au développement de nouveaux modèles probabilistes et d’algorithmes d’inférence et à leurs applications dans le monde réel. Ses contributions à la recherche comprennent des systèmes de programmation probabiliste, de nouveaux modèles et algorithmes d’inférence ainsi que de nouvelles applications de ces modèles à des problèmes en conduite autonome, neurosciences informatiques, vision, traitement du langage naturel, robotique et apprentissage par renforcement.
Publications Pertinentes
- Masrani, V., Le, T. A., Wood, F. (2019). « The thermodynamic variational objective », Advances in Neural Information Processing Systems, 32:11521-11530.
- Beronov, B., Weilbach, C., Wood, F., Campbell, T. (2021). « Sequential Core-Set Monte Carlo », Proceedings of the 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI).
- Masrani, V., Brekelmans, R., Bui, T., Nielsen, F., Galstyan, A., Steeg, G. V., Wood, F. (2021). « q-Paths: Generalizing the Geometric Annealing Path using Power Means ».
- Warrington, A., Lavington, J. W., Scibior, A., Schmidt, M., Wood, F. (2021). « Robust asymmetric learning in pomdps », Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139:11013-11023.
- Ścibior, A., Masrani, V., Wood, F. (2021). « Differentiable Particle Filtering without Modifying the Forward Pass ».
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