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Pascal Vincent

Titre

  • Membre auxiliaire
  • Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Stratégie pancanadienne en matière d’IA

Profil

ResearchGate

À Propos

Pascal Vincent travaille dans le domaine de l’intelligence artificielle (systèmes experts, apprentissage automatique, robotique).

Il s’intéresse au domaine de l’apprentissage automatique statistique, notamment l’apprentissage des caractéristiques non supervisé, la modélisation multiple, les techniques alternatives d’estimation des paramètres de modèles énergétiques, l’apprentissage partiellement supervisé et l’apprentissage des architectures des réseaux neuronaux profonds. À l’heure actuelle, il met l’accent sur les techniques et les principes fondamentaux de l’extraction de représentations réparties significatives de haut niveau issues d’intrants bruts sensoriels de haute dimensionnalité. Les recherches de Vincent sur la régularisation des encodeurs automatiques (débruitage et variantes contractives) pour l’apprentissage non supervisé de caractéristiques et l’apprentissage des réseaux profonds étaient au cœur de la stratégie qui lui a valu l’Unsupervised AMD Transfer Learning Challenge en 2011.

Publications Pertinentes

  • Rifai, S. et coll. « The Manifold Tangent Classifier. » Dans Proceedings of NIPS 24, NIPS conference 2011, 2294–2302.
  • Mesnil, G. et coll. « Unsupervised and Transfer Learning Challenge: a Deep Learning Approach. » Dans JMLR: Workshop and Conference Proceedings 2011, 1–15.

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