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Xujie Si

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Apprentissage de programmes
Apprentissage profond
Graphes de connaissances
Raisonnement
Apprentissage par renforcement
Sémantique et logique des systèmes et langages probabilistes
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Professeur agrégé, Professeur associé, University of Toronto, Chaire en IA Canada-CIFAR

Xujie Si a obtenu son doctorat en informatique et la science d’information de l’Université de Pennsylvanie en 2020. Si a complété sa maîtrise à l’Université Vanderbilt en 2014, et son baccalauréat (avec mention) à l’Université de Nankai en 2011. Auparavant, il était chercheur stagiaire au sein de l’équipe Robust AI de DeepMind.

Publications

2021-12

Scallop: From Probabilistic Deductive Databases to Scalable Differentiable Reasoning
Jiani Huang, Ziyang Li, Binghong Chen, Karan Samel, Mayur Naik, Le Song and Xujie Si
NEURIPS 2021
(2021-12-06)
papers.nips.cc
Techniques for Symbol Grounding with SATNet
Sever Topan, David Rolnick and Xujie Si
NEURIPS 2021
(2021-12-06)
papers.nips.cc[Also on arXiv preprint arXiv:2106.11072 (2021-06-16)]

2021-08

Graph Contrastive Pre-training for Effective Theorem Reasoning.
Zhaoyu Li, Binghong Chen and Xujie Si
arXiv: Learning
(2021-08-24)
ui.adsabs.harvard.eduPDF

2021-03

Data Collection for the Learn-OCaml Programming Platform: Modelling How Students Develop Typed Functional Programs
Alana Ceci, Hanneli C. A. Tavante, Brigitte Pientka and Xujie Si
SIGCSE 2021
(2021-03-03)
doi.org

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