William L.Hamilton

ポスドク研究職

これらの職位に興味がある場合は、あなたの完全な履歴書とあなたの研究背景と興味を詳述した短い(すなわち、一ページ)[email protected] 件名は「ポスドク申請者」です。

グラフニューラルネットワーク、論理推論、および知識グラフ

スーパーバイザー:ウィリアムL.ハミルトン
概要:私は、グラフ表現学習、論理推論、および知識グラ ポスドクの目標は、グラフ表現学習と論理推論を組み合わせた基本的な方法(グラフニューラルネットワーク、マルコフ論理ネットワーク、帰納論理プログラミングなど)を進歩させることである。 主なアプリケーションドメインは、知識グラフ(例えば、生物医学知識グラフ)上の推論になります。 ポスドクの期待される成果には、新しい方法の開発だけでなく、知識グラフ研究を進めるためのオープンソースのコードとデータのリリースが含まれます。
必要な経験:コンピュータサイエンスまたは密接に関連する分野の博士号。 グラフ表現学習および/または知識グラフ分析に関連するトピックに関する以前の経験の公開。
開始日と期間:January2021開始日と二年間の期間が好ましいが、交渉可能です。
給与:給与は交渉可能であり、競争力があり、申請者の以前の経験に基づいています。

PhD Research Positions

今後のアプリケーションサイクル(すなわち、2021年秋に博士号を開始するため)では、以下に概説されている研究テーマに取り組むことに興味を持って博士号申請者を優先させます。 すべての博士研究助手は、競争力のある奨学金と授業料のサポートを受けます。

これらのポジションのいずれかに興味がある場合は、McGillに公式申請書を提出し、Mila Research Instituteを通じて私と一緒に働くことに興味を示してください。

直接メールでのお問い合わせには対応できません。

グラフ表現学習ニューラルメッセージパッシングを超えて

スーパーバイザー:ウィリアムL.ハミルトン
概要:私はグラフ表現学習方法の次の世代を開発したい博士課程の学生を探しています。 グラフ表現学習に関する最近の研究は、グラフニューラルネットワーク(例えば、GraphSAGE、GCNs、GINs;私の本の第5章を参照してください)を開発するための、いわゆる”メッ しかし、これらのメッセージパッシンググラフニューラルネットワークは、理論的表現力と経験力の両方の面で深刻な制限を持っています。 この博士課程の研究領域の目標は、現在のメッセージパッシングパラダイムを超えて、意味のある実世界の改善につながるグラフ上の深層学習のための次の世代の方法に向けて取り組むことです。
必要な経験:コンピュータサイエンスまたは密接に関連する分野の修士号。 グラフ表現学習に関する事前研究(出版物など)を行っている応募者を優先します。

グラフ表現学習、信号処理、およびロジック

スーパーバイザー:ウィリアム*L.ハミルトン
概要:私はまた、新しい方法やアルゴリズムを開発しながら、グラフベースの機械学習の私たちの基本的な理論的理解を向上させたい博士課程の学生を探しています。 本研究領域の目的は、グラフ表現学習、スペクトルグラフ理論、グラフ信号処理、神経記号推論の分野との間の新しい関係を明らかにすることです。 本研究領域では、理論的な開発と理論的駆動アルゴリズム設計を優先します。
必要な経験:コンピュータサイエンスまたは密接に関連する分野の修士号。 グラフ表現学習、グラフ信号処理、または関連分野に関する以前の研究経験(出版物など)を有する応募者が優先されます。

MSc Research Positions

今後の申請サイクル(すなわち、MScの学生が2021秋に開始するため)では、以下に概説されている研究テーマに取り組むことに興味を持ってMScの申請者を優先させます。 すべてのMSc研究助手は、競争力のある奨学金と授業料のサポートを受けます。

これらのポジションのいずれかに興味がある場合は、McGillに公式申請書を提出し、Mila Research Instituteを通じて私と一緒に働くことに興味を示してください。

直接メールでのお問い合わせには対応できません。

無線ネットワークのためのグラフ表現学習

スーパーバイザー:ウィリアム-L-ハミルトン(プライマリ)、Reihaneh RabbanyとGeorges Kaddoum
概要:私は、無線ネットワーク設計の問題にグラフ表現学習法(例えば、グラフニューラルネットワーク)を適用することに興味がある修士課程の研究生を探しています。 この研究領域の目標は、無線ネットワークの設計と管理に関連する現実世界の問題に即座に影響を与えることができる方法を開発することです。 このプロジェクトには、無線ネットワークに関する主題領域の専門家との緊密な協力が含まれます。
必要な経験:コンピュータサイエンスまたは密接に関連する分野のBSc。 機械学習および/または無線システムに関する授業またはその他の以前の経験。

計算薬設計のためのグラフ表現学習

スーパーバイザー:ウィリアム*L.ハミルトン(プライマリ)、LambdaZero Milaイニシアチブと共同で
概要:私はグラフ表現学習法(例えば、グラフ表現学習法)を適用することに興味を持っている修士課程の研究生を探しています。、グラフニューラルネットワーク)を計算薬物設計に関連する問題に適用する。 これには、グラフニューラルネットワークを使用して分子構造をモデル化し、グラフ学習技術を生物医学知識グラフに適用することが含まれます。 この分野の研究は、様々な癌、COVID-19、および他の感染症の治療法の開発を含む、現実世界の応用を優先するでしょう。 このプロジェクトには、計算薬設計に関連するMilaとMcGillの継続的な取り組みとの連携が含まれます。
必要な経験:コンピュータサイエンスまたは密接に関連する分野のBSc。 機械学習および計算生物学に関するコースワークまたはその他の以前の経験。

ポスドク研究職グラフニューラルネットワーク、論理推論、および知識グラフPhD Research Positionsグラフ表現学習ニューラルメッセージパッシングを超えてグラフ表現学習、信号処理、およびロジックMSc Res…

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