Hugo Larochelle
Titre
- Membre auxiliaire
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Apprentissage automatique, apprentissage biologique
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Profil
À Propos
Dans ses recherches, l’informaticien Hugo La Rochelle se penche sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire, la mise au point d’algorithmes pour extraire des concepts et des extractions de données.
Il s’intéresse particulièrement aux réseaux neuronaux profonds et à leur application dans la résolution de problèmes associés aux mégadonnées et à l’intelligence artificielle, comme la vision artificielle et le traitement du langage naturel.
Plus spécifiquement, ses recherches portent sur les sujets suivants :
Tâches : apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé, prévision des résultats structurés, classement, estimation de la densité;
Modèles : apprentissage profond, réseaux neuronaux, autoencodeurs, machines Boltzmann, champ aléatoire de Markov;
Applications : reconnaissance et localisation d’objets, classification de documents, recherche documentaire.
Prix
- Google Faculty Research Award, 2013 et 2012
- Subvention à la découverte du CRSNG, 2012
- Prix de l’article remarquable de l’AISTATS, 2011
Publications Pertinentes
- Ganin, Y., Ustinova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F. & Lempitsky, V. (2016). «Domain-adversarial training of neural networks. » The Journal of Machine Learning Research, 17(1), 2096-2030.
- Ravi, S., & Larochelle, H. (2016). «Optimization as a model for few-shot learning. »
- Larochelle, H., & Murray, I. (2011, juin). «The neural autoregressive distribution estimator. » In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (pp. 29-37).
- Bengio, Y. et coll. « Greedy layer-wise training of deep networks. » Adv. Neural Inf. Process. Syst 19 (janvier 2007).
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