Siamak Ravanbakhsh

Membre Académique Principal
Siamak Ravanbakhsh
Professeur, Professeur adjoint, McGill University
Siamak Ravanbakhsh

Siamak Ravanbakhsh est professeur adjoint à l’École d’informatique de l’Université McGill depuis août 2019. Avant de se joindre à McGill et à Mila, Siamak a occupé un poste similaire à l’Université de la Colombie-Britannique. De 2015 à 2017, il a été stagiaire postdoctoral au Département d’apprentissage machine et à l’Institut de robotique de l’Université Carnegie Mellon et a obtenu son doctorat de l’Université de l’Alberta. Il s’intéresse largement aux problèmes de l’apprentissage de la représentation et de l’inférence dans l’IA. Ses recherches actuelles portent sur la symétrie comme biais inductif alternatif vers le même objectif d’apprentissage de la représentation efficace de l’échantillon.

 

Publications

2020-08

Deep Generative Models for Galaxy Image Simulations
Francois Lanusse, Rachel Mandelbaum, Siamak Ravanbakhsh, Chun-Liang Li, Peter Freeman and Barnabas Poczos
arXiv preprint arXiv:2008.03833
(2020-08-09)
arxiv.orgPDF

2020-07

Universal Equivariant Multilayer Perceptrons
Incidence Networks for Geometric Deep Learning
Marjan Albooyeh, Daniele Bertolini and Siamak Ravanbakhsh
ICML 2020
(2020-07-12)
icml.ccPDF

2020-06

Equivariant Maps for Hierarchical Structures.
Renhao Wang, Marjan Albooyeh and Siamak Ravanbakhsh
arXiv preprint arXiv:2006.03627
(2020-06-05)
ui.adsabs.harvard.eduPDF

2019-10

Low-Dimensional Perturb-and-MAP Approach for Learning Restricted Boltzmann Machines
Jakub M. Tomczak, Szymon Zaręba, Siamak Ravanbakhsh and Russell Greiner
Neural Processing Letters
(2019-10-01)
link.springer.comPDF

2019-09

Equivariant Entity-Relationship Networks
Devon Graham and Siamak Ravanbakhsh
arXiv preprint arXiv:1903.09033
(2019-09-25)
openreview.netPDF

2019-07

Improved Knowledge Graph Embedding Using Background Taxonomic Information.
Bahare Fatemi, Siamak Ravanbakhsh and David Poole
AAAI 2019
(2019-07-17)
aaai.org

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