Prakash Panangaden

Membre Académique Principal
Prakash Panangaden
Professeur titulaire, McGill University
Prakash Panangaden

Prakash Panangaden est membre académique principal de Mila. Professeur à l’École d’informatique à l’Université McGill, il s’intéresse aux fondements mathématiques de l’apprentissage machine. Il a travaillé sur la bisimulation, les métriques et l’approximation des processus de Markov. Il a également étudié les logiques pour les systèmes probabilistes, la dualité de Stone pour les processus de Markov et les langages de programmation. Récemment il a travaillé sur une extension quantitative de la logique et de la sémantique équationnelle pour un lambda-calcul stochastique. Dans d’autres travaux récents, ses collaborateurs et lui-même ont développé une notion de minimisation approximative des automates finis pondérés et de la bisimulation pour de tels automates. Cela l’a conduit à étudier l’apprentissage des automates. Auparavant, il a également étudié la théorie de l’information quantique, la sémantique de la programmation concurrente, la logique modale et la théorie des catégories.

Publications

2020-11

Universal Semantics for the Stochastic Lambda-Calculus.
Pedro Amorim, Dexter Kozen, Radu Mardare, Prakash Panangaden and Michael Roberts
arXiv: Logic in Computer Science
(2020-11-29)
dblp.uni-trier.dePDF
Weighted automata are compact and actively learnable.
Artem Kaznatcheev and Prakash Panangaden
arXiv preprint arXiv:2011.10498
(2020-11-20)
dblp.uni-trier.dePDF
A Study of Policy Gradient on a Class of Exactly Solvable Models
Gavin McCracken, Colin Daniels, Rosie Zhao, Anna Brandenberger, Prakash Panangaden and Doina Precup
arXiv preprint arXiv:2011.01859
(2020-11-03)
arxiv.orgPDF
Bisimulation metrics and norms for real-weighted automata
Borja Balle, Pascale Gourdeau and Prakash Panangaden
Information & Computation
(2020-11-01)
api.elsevier.com

2020-10

Towards a Classification of Behavioural Equivalences in Continuous-time Markov Processes
Linan Chen, Florence Clerc and Prakash Panangaden
Electronic Notes in Theoretical Computer Science
(2020-10-01)
api.elsevier.com

2020-07

Latent Variable Modelling with Hyperbolic Normalizing Flows
Joey Bose, Ariella Smofsky, Renjie Liao, Prakash Panangaden and Will Hamilton
ICML 2020
(2020-07-12)
ui.adsabs.harvard.eduPDF

2020-05

Minimisation in Logical Form.
Nick Bezhanishvili, Marcello M. Bonsangue, Helle Hvid Hansen, Dexter Kozen, Clemens Kupke, Prakash Panangaden and Alexandra Silva
arXiv preprint arXiv:2005.11551
(2020-05-23)
dblp.uni-trier.dePDF

2020-02

Latent Variable Modelling with Hyperbolic Normalizing Flows
Avishek Joey Bose, Ariella Smofsky, Renjie Liao, Prakash Panangaden and William L. Hamilton
arXiv preprint arXiv:2002.06336
(2020-02-15)
arxiv.orgPDF

2020-01

A Distributional Analysis of Sampling-Based Reinforcement Learning Algorithms.

2019-11

Bisimulation for Feller-Dynkin Processes
Linan Chen, Florence Clerc and Prakash Panangaden
Electronic Notes in Theoretical Computer Science
(2019-11-30)
www.sciencedirect.com[Also on arXiv preprint arXiv:1904.00976 (2019-04-01)]

2019-10

Singular value automata and approximate minimization
Mathematical Structures in Computer Science
(2019-10-01)
ui.adsabs.harvard.eduPDF

2019-08

Expressiveness of probabilistic modal logics: A gradual approach
Florence Clerc, Nathanaël Fijalkow, Bartek Klin and Prakash Panangaden
Information & Computation
(2019-08-01)
www.sciencedirect.com

2019-05

Singular value automata and approximate minimization
Mathematical Structures in Computer Science
(2019-05-27)
ui.adsabs.harvard.eduPDF

2019-01

Temporally Extended Metrics for Markov Decision Processes.
AAAI 2019
(2019-01-01)
dblp.uni-trier.dePDF

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