Portrait de Sarath Chandar

Sarath Chandar

Membre académique principal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Professeur adjoint, Polytechnique Montréal, Département d'informatique et de génie logiciel
Professeur associé, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Indian Institute of Technology Madras
Sujets de recherche
Apprentissage automatique médical
Apprentissage de représentations
Apprentissage en ligne
Apprentissage par renforcement
Apprentissage profond
Optimisation
Réseaux de neurones récurrents
Traitement du langage naturel

Biographie

Sarath Chandar est professeur adjoint au départment de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal, où il dirige le laboratoire de recherche Chandar. Il est également membre académique principal à Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, et titulaire d'une chaire en IA Canada-CIFAR et d'une Chaire de recherche du Canada en apprentissage machine permanent.

Ses recherches portent sur l'apprentissage tout au long de la vie, l'apprentissage profond, l'optimisation, l'apprentissage par renforcement et le traitement du langage naturel. Pour promouvoir la recherche sur l'apprentissage tout au long de la vie, Sarath Chandar a créé la Conférence sur les agents d'apprentissage tout au long de la vie (CoLLAs) en 2022 et a présidé le programme en 2022 et en 2023. Il est titulaire d'un doctorat de l'Université de Montréal et d'une maîtrise en recherche de l'Indian Institute of Technology Madras.

Étudiants actuels

Maîtrise recherche - UdeM
Maîtrise recherche - Polytechnique
Doctorat - Polytechnique
Superviseur⋅e principal⋅e :
Visiteur de recherche indépendant - no
Doctorat - Polytechnique
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - Polytechnique
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Stagiaire de recherche - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Maîtrise recherche - UdeM
Visiteur de recherche indépendant - NA
Maîtrise recherche - Polytechnique
Doctorat - Polytechnique
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - Polytechnique
Postdoctorat - Polytechnique
Doctorat - UdeM
Doctorat - UdeM
Maîtrise recherche - UdeM
Postdoctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Visiteur de recherche indépendant
Maîtrise recherche - UdeM
Doctorat - Polytechnique
Co-superviseur⋅e :
Maîtrise recherche - UdeM
Doctorat - Polytechnique
Doctorat - Polytechnique
Doctorat - Polytechnique
Doctorat - Polytechnique

Publications

Chaotic Continual Learning
Touraj Laleh
Mojtaba Faramarzi
Training a deep neural network requires the model to go over training data for several epochs and update network parameters. In continual le… (voir plus)arning, this process results in catastrophic forgetting which is one of the core issues of this domain. Most proposed approaches for this issue try to compensate for the effects of parameter updates in the batch incremental setup in which the training model visits a lot of samples for several epochs. However, it is not realistic to expect training data will always be fed to model in a batch incremental setup. This paper proposes a chaotic stream learner that mimics the chaotic behavior of biological neurons and does not updates network parameters. In addition, it can work with fewer samples compared to deep learning models on stream learning setup. Our experiments on MNIST, CIFAR10, and Omniglot show that the chaotic stream learner has less catastrophic forgetting by its nature in comparison to a CNN model in continual learning.
Environments for Lifelong Reinforcement Learning
To achieve general artificial intelligence, reinforcement learning (RL) agents should learn not only to optimize returns for one specific ta… (voir plus)sk but also to constantly build more complex skills and scaffold their knowledge about the world, without forgetting what has already been learned. In this paper, we discuss the desired characteristics of environments that can support the training and evaluation of lifelong reinforcement learning agents, review existing environments from this perspective, and propose recommendations for devising suitable environments in the future.