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Marc Gendron-Bellemare

Membre industriel principal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Professeur adjoint, McGill University, École d'informatique
Professeur asssocié, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Directeur scientifique, Reliant AI
Sujets de recherche
Apprentissage de représentations
Apprentissage par renforcement

Biographie

J'occupe actuellement le poste de directeur scientifique à Reliant AI. Je suis également professeur adjoint à l'École d'informatique de l'Université McGill et professeur adjoint au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal.

Précédemment, j'ai travaillé à Google Brain à Montréal, où je me concentrais sur l'apprentissage par renforcement. De 2013 à 2017, j'ai travaillé chez DeepMind au Royaume-Uni. J'ai obtenu un doctorat de l'Université de l'Alberta en travaillant avec Michael Bowling et Joel Veness.

Ma recherche se situe au carrefour de l'apprentissage par renforcement et de la prédiction probabiliste. Je m'intéresse aussi à l'apprentissage profond, à la modélisation générative, à l'apprentissage en ligne et à la théorie de l'information.

Étudiants actuels

Rishabh Agarwal
Superviseur⋅e principal⋅e :
Aaron Courville
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Adrien Ali Taiga
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Aaron Courville
Pierluca D'Oro
Doctorat - UdeM
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Pierre-Luc Bacon
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Jesse Farebrother
Doctorat - McGill
Co-superviseur⋅e :
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Nate Rahn
Doctorat - McGill
Co-superviseur⋅e :
Doina Precup
Max Schwarzer
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Aaron Courville
Harley Wiltzer
Doctorat - McGill
Superviseur⋅e principal⋅e :
David Meger
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Publications

A Geometric Perspective on Optimal Representations for Reinforcement Learning
Marc Gendron-Bellemare
Will Dabney
Robert Dadashi
Adrien Ali Taiga
Pablo Samuel Castro
Nicolas Le Roux
Dale Schuurmans
Tor Lattimore
Clare Lyle
openreview.net
Dopamine: A Research Framework for Deep Reinforcement Learning
Pablo Samuel Castro
Subhodeep Moitra
Carles Gelada
Saurabh Kumar
Marc Gendron-Bellemare
Deep reinforcement learning (deep RL) research has grown significantly in recent years. A number of software offerings now exist that provid… (voir plus)e stable, comprehensive implementations for benchmarking. At the same time, recent deep RL research has become more diverse in its goals. In this paper we introduce Dopamine, a new research framework for deep RL that aims to support some of that diversity. Dopamine is open-source, TensorFlow-based, and provides compact and reliable implementations of some state-of-the-art deep RL agents. We complement this offering with a taxonomy of the different research objectives in deep RL research. While by no means exhaustive, our analysis highlights the heterogeneity of research in the field, and the value of frameworks such as ours.
2018-09-27
ArXiv (prépublication)
arxiv.org
arxiv.org