Yanshuai Cao

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Chef d’équipe, Recherche

Doctorat en informatique, Université de Toronto

Yanshuai Cao est chef d’équipe, Recherche, chez Borealis AI. Son objectif de recherche à long terme est de créer des machines capables d’apprendre sous un minimum de supervision et aussi rapidement que les humains lorsque confrontées à de nouvelles données. Son travail de recherche actuel porte sur les modèles génératifs, l’apprentissage continu, la vision artificielle et le traitement du langage naturel. Il a auparavant étudié l’inférence bayésienne non paramétrique aux fins du même objectif de recherche.

Yanshuai est titulaire d’un doctorat en sciences informatiques du Département des sciences informatiques de l’Université de Toronto, sous la direction des professeurs David J. Fleet et Aaron Hertzmann.

Domaines de recherche

Apprentissage profond

Vision artificielle

Apprentissage antagoniste

Réseaux antagonistes génératifs

Traitement du langage naturel

Publications

9 mai 2018

Adversarial Contrastive Estimation

Association for Computational Linguistics (Long Paper), 2018
Authors: *A. J. Bose, *H. Ling, *Y. Cao
* Indique une contribution égale
30 octobre 2017

Implicit Manifold Learning on Generative Adversarial Networks

Workshop on Implicit Models (ICML), 2017
Authors: K. Lui , Y. Cao , M. Gazeau , K. S. Zhang
7 décembre 2018

Few-Shot Self Reminder to Overcome Catastrophic Forgetting

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

Compositional Hard Negatives for Visual Semantic Embeddings via an Adversary

Workshop on ViGIL (NeurIPS), 2018
Authors: *A. J. Bose, *H. Ling, Y. Cao
* Indique une contribution égale
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