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Échantillonnage et exploration de haute dimension par augmentation neurale

Description et justification du domaine

Expertise scientifique locale, alignement avec les priorités socio-économiques du Québec et du Canada, stratégie gouvernementale/universitaire.

Contexte

Mots-clefs : Chaîne de Markov Monte-Carlo, flux normalisant

Organisations pertinentes : CRSNG, FRQ, Mila, REPARTI, Centre de recherche de McGill sur les machine intelligentes, NVIDIA, Laboratoire d’IA de Facebook

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation :

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

Liste à venir

Programmes-cadres potentiels

  • Implémentation de l’état de l’art dans les méthodes de Monte Carlo à chaîne de Markov augmentée de neurones
  • Élaboration d’une méthode d’échantillonnage en ligne et à haute dimension basée sur les méthodes de flux normalisant
  • Applications en MCMC, par exemple, pour l’inférence bayésienne et l’échantillonnage de modèles génératives d’images

Documentation complémentaire

(pas de documentation complémentaire pour le moment)

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Historique

13 juillet 2021 : Première version