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我的研究与概率建模，深度学习和优化相交，旨在将研究兴趣整合到这些领域的互补优势中，成为建模，推理和学习的基础问题。目前，我的工作着重于开发具有非规定约束的大规模深度学习的高效和理论上声音优化算法。我也对应用于跨不同领域的复杂设置的可扩展和健壮的概率方法感到特别兴奋，包括贝叶斯深度学习，深层生成模型，等级制度的贝叶斯模型以及在线/持续学习。

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