Christopher Srinivasa

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Chef d’équipe, Recherche

Doctorat en génie électrique et informatique, Université de Toronto

Chris Srinivasa est chef d’une équipe de recherche en apprentissage machine au siège torontois de Borealis AI. Il a obtenu son doctorat au sein du groupe d’inférence probabiliste et statistique de l’Université de Toronto, sous la direction de Brendan Frey. Ses intérêts en recherche fondamentale portent principalement sur les algorithmes de transmission de message, l’optimisation combinatoire, l’inférence variationnelle et les modèles graphiques. Sur le plan des applications, il s’intéresse particulièrement aux problèmes d’apprentissage machine à faible consommation d’énergie dans un contexte de ressources restreintes (comme les appareils mobiles), ainsi qu’aux problèmes structurels créés par une représentation comprenant de multiples composantes interdépendantes. Avant son doctorat, il a obtenu une maîtrise de l’Université d’Ottawa en 2011 et un baccalauréat (avec distinction) de l’Université McGill en 2009, tous deux en génie électrique, avec une spécialisation en traitement des signaux.

Domaines de recherche

Optimisation en apprentissage machine

Inférence bayésienne

Énergie et puissance de calcul

Publications

14 décembre 2017

Min-Max Propagation

Neural Information Processing Systems, 2017
Authors: C. Srinivasa , I. Givoni, S. Ravanbahksh, B. J. Frey
7 décembre 2018

On Learning Wire-Length Efficient Neural Networks

Workshop on Compact Deep Neural Network Representation (NeurIPS), 2018
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