Hugo Larochelle
La nomination
- Membre auxiliaire
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Apprentissage automatique, apprentissage biologique
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Hugo Larochelle est membre auxiliaire du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila. Il est professeur associé au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal et responsable de l’équipe Google Brain à Montréal.
Cet informaticien mène des recherches sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire sur le développement d’algorithmes capables de déduire des concepts et des abstractions à partir 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 par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Plus précisément, ses recherches portent sur les sujets suivants :
Tâches : apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé, prévision de sorties structurées, classement, estimation de la densité ;
Modèles : apprentissage profond, réseaux neuronaux, autoencodeurs, machines de Boltzmann, champs aléatoires 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 pour un article remarquable, 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 ».
- Vincent, P., Larochelle, H., Lajoie, I., Bengio, Y., Manzagol, P. A., Bottou, L. (2010). « Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion », Journal of Machine Learning Research, 11(12).
- Bengio, Y. et coll. « Greedy layer-wise training of deep networks. » Adv. Neural Inf. Process. Syst 19 (janvier 2007).
- Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., Larochelle, H. (2007). « Greedy layer-wise training of deep networks », Advances in Neural Information Processing Systems, 19.
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