Ruitong Huang

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Chef d’équipe, Recherche

Doctorat en informatique, Université de l’Alberta

Ruitong Huang est chef d’équipe, Recherche, chez Borealis AI. Ses intérêts de recherche comprennent l’apprentissage en ligne, l’optimisation convexe, l’apprentissage antagoniste et l’apprentissage par renforcement. Il a obtenu son doctorat en apprentissage machine statistique au Département des sciences informatiques de l’Université de l’Alberta, sous la direction de Csaba Szepesvari et Dale Schuurmans. Ruitong avait auparavant passé deux merveilleuses années à l’École de sciences informatiques David R. Cheriton de l’Université de Waterloo, où il a obtenu une maîtrise en calcul symbolique sous la direction de Mark Giesbrecht.

Domaines de recherche

Apprentissage en ligne

Apprentissage profond

Apprentissage par renforcement

Publications

7 décembre 2018

Few-Shot Self Reminder to Overcome Catastrophic Forgetting

Workshop on Continual Learning (NeurIPS), 2018
Authors: J. Wen, Y. Cao , R. Huang
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