Suis nous sur
CIFAR header logo
en
menu_mobile_logo_alt
  • Nouvelles
  • Activités
    • Événements publics
    • Réunions sur invitation seulement
  • Programmes
    • Programmes de recherche
    • Stratégie pancanadienne en matière d’IA
    • Initiatives à l’intention de la prochaine génération
    • Appel à idées mondial
  • Communauté
    • Membres et spécialiste-conseils
    • Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli
    • Chaires en IA Canada-CIFAR
    • Direction – Stratégie en matière d’IA
    • Membres du réseau de solutions
    • Direction – CIFAR
  • Soutenez-nous
  • À propos
    • Notre histoire
    • CIFAR 40
    • Prix
    • Partenariats
    • Publications et rapports
    • Carrières
    • Répertoire du personnel
    • Équité, diversité et inclusion
  • en
  • Accueil
  • Bio

Suivez-nous

post_content

Graham Taylor

La nomination

Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR

Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Stratégie pancanadienne en matière d’IA

Connect

Université de Guelph

Google Scholar

À Propos

Graham Taylor est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur, membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018 et membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR. Il est également professeur agrégé à l’École d’ingénierie de l’Université de Guelph, directeur universitaire de NextAI et directeur de recherche par intérim à l’Institut Vecteur.

Ses recherches, qui visent à découvrir de nouveaux algorithmes et de nouvelles architectures pour l’apprentissage profond, portent sur la construction automatique d’algorithmes hiérarchiques à partir de données non structurées hautement dimensionnelles. Il s’intéresse notamment aux séries temporelles, et ses travaux ont servi à mieux comprendre le comportement humain et animal, les données environnementales (sur le climat ou l’agriculture), les séries temporelles audio (musique ou parole) et financières. Il s’intéresse également au calcul haute performance et explore de meilleures façons d’utiliser l’accélération matérielle pour résoudre les problèmes d’apprentissage automatique à grande échelle. Il coorganise l’École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement du CIFAR (EEAPAR) et a formé plus d’une cinquantaine d’étudiants et étudiantes et de membres du personnel dans le cadre de projets liés à l’IA.

Prix

  • Canada’s Top 40 Under 40, 2018

Publications Pertinentes

  • DeVries, T., Taylor, G. W. (2018). « Learning confidence for out-of-distribution detection in neural networks », préimpression arXiv, arXiv:1802.04865.
  • Freeman, B. S., Taylor, G., Gharabaghi, B., Thé, J. (2018). « Forecasting air quality time series using deep learning », Journal of the Air & Waste Management Association, 68(8):866-886.
  • DeVries, T., Taylor, G. W. (2017). « Improved regularization of convolutional neural networks with cutout », préimpression arXiv, arXiv:1708.04552.
  • Zeiler, M. D., Taylor, G. W., Fergus, R. (2011). « Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning », International Conference on Computer Vision, p. 2018-2025.
  • Zeiler, M. D., Krishnan, D., Taylor, G. W., Fergus, R. (2010). « Deconvolutional networks », IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, p. 2528-2535.

institut

Institut Vecteur

NextAI

Université de Guelph

Département

École d’ingénierie

Éducation

  • PhD (informatique), Université de Toronto

Pays

Canada

Soutenez-nous

Le CIFAR est un organisme de bienfaisance enregistré qui reçoit le soutien des gouvernements du Canada, de l’Alberta et du Québec, ainsi que de fondations, de donateurs individuels, d’entreprises et de partenaires canadiens et internationaux.

Dons
CIFAR header logo

Centre MaRS, tour Ouest
661, avenue University, bureau 505
Toronto (Ontario) M5G 1M1 Canada

Contactez-nous
Médias
Carrières
Politiques sur l’accessibilité
Bienfaiteurs
Rapports financiers
Abonnez-vous

  • © Copyright 2023 CIFAR. Tous les droits sont réservés.
  • Numéro d’enregistrement d’organisme de bienfaisance : 11921 9251 RR0001
  • Conditions d'utilisation
  • Politique de confidentialité
  • Plan du Site

Souscrire

Rejoignez notre communauté! Restez à jour avec nos nouvelles, événements, conférences et ateliers et dernières découvertes à travers le monde.

Ce site Web enregistre des témoins sur votre ordinateur. Ces témoins sont utilisés pour recueillir des renseignements sur votre interaction avec notre site Web et nous permettre de vous reconnaître. Nous utilisons ces renseignements afin d'améliorer et de personnaliser votre expérience de navigation et à des fins d'analyse et de mesures concernant nos visiteurs, tant sur ce site Web que sur d'autres médias. Pour en savoir plus sur les témoins que nous utilisons, consultez notre politique deconfidentialité.
Accepter En savoir plus