The typic in Kant’s critique of practical reason : moral judgment and symbolic representation

Comment pouvons-nous représenter un principe moral universel de manière à le rendre applicable à des cas concrets ? Ce problème revêt une forme aiguë dans la philosophie morale d’Emmanuel Kant (1724-1804), tout particulièrement dans sa théorie du jugement moral, car il soutient que l’on doit appliquer la loi morale « suprasensible » à des actions dans le monde sensible afin de déterminer celles-ci comme moralement bonnes ou mauvaises. Kant aborde ce problème dans un chapitre de la Critique de la raison pratique (1788) intitulé « De la typique de la faculté de juger pratique pure » (KpV 5: 67-71). La première partie de la thèse vise à fournir un commentaire compréhensif et détaillé de ce texte important, mais trop peu étudié. Étant donné que la loi morale, en tant qu’Idée suprasensible de la raison, ne peut pas être appliquée directement à des actions dans l’intuition sensible, Kant a recours à une forme particulière de représentation indirecte et symbolique. Sa solution inédite consiste à fournir la faculté de juger avec un « type [Typus] », ou analogue formel, de la loi morale. Ce type est la loi de la causalité naturelle : en tant que loi, il sert d’étalon formel pour tester l’universalisabilité des maximes ; et, en tant que loi de la nature, il peut aussi s’appliquer à toute action dans l’expérience sensible. Dès lors, le jugement moral s’effectue par le biais d’une expérience de pensée dans laquelle on se demande si l’on peut vouloir que sa maxime devienne une loi universelle d’une nature contrefactuelle dont on ferait soi-même partie. Cette expérience de pensée fonctionne comme une « épreuve [Probe] » de la forme des maximes et, par ce moyen, du statut moral des actions. Kant soutient que tout un chacun, même « l’entendement le plus commun », emploie cette procédure pour l’appréciation morale. De plus, la typique prémunit contre deux menaces à l’éthique rationaliste de Kant, à savoir l’empirisme (c’est-à-dire le conséquentialisme) et le mysticisme. La seconde partie de la thèse se penche sur l’indication de Kant que la typique « ne sert que comme un symbole ». Un bon nombre de commentateurs ont voulu assimiler la typique à la notion d’« hypotypose symbolique » présentée dans le § 59 de la Critique de la faculté de juger (1790). La typique serait un processus de symbolisation esthétique consistant à présenter, de façon indirecte, la représentation abstraite de la loi morale sous la forme d’un symbole concret et intuitif. Dans un premier chapitre, cette interprétation est présentée et soumise à un examen critique qui cherche à montrer qu’elle est erronée et peu judicieuse. Dans le second chapitre, nous poursuivons une voie d’interprétation jusqu’ici ignorée, montrant que la typique a de plus grandes continuités avec la notion d’« anthropomorphisme symbolique », une procédure strictement analogique introduite auparavant dans les Prolégomènes (1783). Nous en concluons, d’une part, que la typique fut un moment décisif dans l’évolution de la théorie kantienne de la représentation symbolique et que, d’autre part, elle marque la réalisation, chez Kant, d’une conception proprement critique de la nature et de la morale comme deux sphères distinctes, dont la médiation s’opère par le biais des concepts de loi et de conformité à la loi (Gesetzmässigkeit). En un mot, la typique s’avère l’instrument par excellence du « rationalisme de la faculté de juger ».

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.

Symbolic geography in John Ruskin's modern painters, Volumes III, IV, V.

Modern Painters vol. III, IV et V est une œuvre tripartite développée après 1850, en synchronie avec la guerre de Crimée (1854-56), la répression de la révolte indienne (1857-59) et la deuxième guerre d’indépendance d’Italie (1859). Marqué par ces événements politiques, Ruskin met en œuvre une stratégie complexe pour configurer dans un langage symbolique les frontières et les taxonomies impériales de l’espace européen. Il développe des stratégies de présentation qui combinent le texte et les illustrations pour créer des allégories mentales et visuelles, construites à partir des stéréotypes littéraires et culturels véhiculés dans l’espace britannique. L’auteur met ses derniers volumes de Modern Painters sous le signe de « la crise de la civilisation » représentée par les conflagrations de Crimée, d’Inde et d’Italie, en exprimant son soutien pour la nouvelle alliance entre l’Angleterre et la France. Un autre motif est son obsession avec la réforme sociale via un retour aux valeurs chrétiennes traditionnelles.

PSWT Based Linear Predictive Coding and Development of a Parallel Multiple Subsequence Structure for DWT Computation

During 1990's the Wavelet Transform emerged as an important signal processing tool with potential applications in time-frequency analysis and non-stationary signal processing.Wavelets have gained popularity in broad range of disciplines like signal/image compression, medical diagnostics, boundary value problems, geophysical signal processing, statistical signal processing,pattern recognition,underwater acoustics etc.In 1993, G. Evangelista introduced the Pitch- synchronous Wavelet Transform, which is particularly suited for pseudo-periodic signal processing.The work presented in this thesis mainly concentrates on two interrelated topics in signal processing,viz. the Wavelet Transform based signal compression and the computation of Discrete Wavelet Transform. A new compression scheme is described in which the Pitch-Synchronous Wavelet Transform technique is combined with the popular linear Predictive Coding method for pseudo-periodic signal processing. Subsequently,A novel Parallel Multiple Subsequence structure is presented for the efficient computation of Wavelet Transform. Case studies also presented to highlight the potential applications.

Investigations On The Development Of An Ann Model & Visual Manipulation Approach For 2-D Dft Computation In Image Processing

This thesis is an outcome of the investigations carried out on the development of an Artificial Neural Network (ANN) model to implement 2-D DFT at high speed. A new definition of 2-D DFT relation is presented. This new definition enables DFT computation organized in stages involving only real addition except at the final stage of computation. The number of stages is always fixed at 4. Two different strategies are proposed. 1) A visual representation of 2-D DFT coefficients. 2) A neural network approach. The visual representation scheme can be used to compute, analyze and manipulate 2D signals such as images in the frequency domain in terms of symbols derived from 2x2 DFT. This, in turn, can be represented in terms of real data. This approach can help analyze signals in the frequency domain even without computing the DFT coefficients. A hierarchical neural network model is developed to implement 2-D DFT. Presently, this model is capable of implementing 2-D DFT for a particular order N such that ((N))4 = 2. The model can be developed into one that can implement the 2-D DFT for any order N upto a set maximum limited by the hardware constraints. The reported method shows a potential in implementing the 2-D DF T in hardware as a VLSI / ASIC

Median computation in graphs using consensus strategies

Following the Majority Strategy in graphs, other consensus strategies, namely Plurality Strategy, Hill Climbing and Steepest Ascent Hill Climbing strategies on graphs are discussed as methods for the computation of median sets of pro¯les. A review of algorithms for median computation on median graphs is discussed and their time complexities are compared. Implementation of the consensus strategies on median computation in arbitrary graphs is discussed

Computation of locally free class groups

We show that the locally free class group of an order in a semisimple algebra over a number field is isomorphic to a certain ray class group. This description is then used to present an algorithm that computes the locally free class group. The algorithm is implemented in MAGMA for the case where the algebra is a group ring over the rational numbers.

On the Computation of Fourier Coefficients

In this paper we derive an identity for the Fourier coefficients of a differentiable function f(t) in terms of the Fourier coefficients of its derivative f'(t). This yields an algorithm to compute the Fourier coefficients of f(t) whenever the Fourier coefficients of f'(t) are known, and vice versa. Furthermore this generates an iterative scheme for N times differentiable functions complementing the direct computation of Fourier coefficients via the defining integrals which can be also treated automatically in certain cases.

Computation of relativistic symmetry orbitals for finite double point groups

A program is presented for the construction of relativistic symmetry-adapted molecular basis functions. It is applicable to 36 finite double point groups. The algorithm, based on the projection operator method, automatically generates linearly independent basis sets. Time reversal invariance is included in the program, leading to additional selection rules in the non-relativistic limit.

Fast computation of concept lattices using data mining techniques

We present a new algorithm called TITANIC for computing concept lattices. It is based on data mining techniques for computing frequent itemsets. The algorithm is experimentally evaluated and compared with B. Ganter's Next-Closure algorithm.

Algorithmic Computation of Formal Fourier Series

KAAD (Katholischer Akademischer Ausländer-Dienst)

ACTORS: A Model of Concurrent Computation in Distributed Systems

A foundational model of concurrency is developed in this thesis. We examine issues in the design of parallel systems and show why the actor model is suitable for exploiting large-scale parallelism. Concurrency in actors is constrained only by the availability of hardware resources and by the logical dependence inherent in the computation. Unlike dataflow and functional programming, however, actors are dynamically reconfigurable and can model shared resources with changing local state. Concurrency is spawned in actors using asynchronous message-passing, pipelining, and the dynamic creation of actors. This thesis deals with some central issues in distributed computing. Specifically, problems of divergence and deadlock are addressed. For example, actors permit dynamic deadlock detection and removal. The problem of divergence is contained because independent transactions can execute concurrently and potentially infinite processes are nevertheless available for interaction.

The Computation of Color

This thesis takes an interdisciplinary approach to the study of color vision, focussing on the phenomenon of color constancy formulated as a computational problem. The primary contributions of the thesis are (1) the demonstration of a formal framework for lightness algorithms; (2) the derivation of a new lightness algorithm based on regularization theory; (3) the synthesis of an adaptive lightness algorithm using "learning" techniques; (4) the development of an image segmentation algorithm that uses luminance and color information to mark material boundaries; and (5) an experimental investigation into the cues that human observers use to judge the color of the illuminant. Other computational approaches to color are reviewed and some of their links to psychophysics and physiology are explored.

Dataflow Computation for the J-Machine

The dataflow model of computation exposes and exploits parallelism in programs without requiring programmer annotation; however, instruction- level dataflow is too fine-grained to be efficient on general-purpose processors. A popular solution is to develop a "hybrid'' model of computation where regions of dataflow graphs are combined into sequential blocks of code. I have implemented such a system to allow the J-Machine to run Id programs, leaving exposed a high amount of parallelism --- such as among loop iterations. I describe this system and provide an analysis of its strengths and weaknesses and those of the J-Machine, along with ideas for improvement.

Maygen: A Symbolic Debugger Generation System

With the development of high-level languages for new computer architectures comes the need for appropriate debugging tools as well. One method for meeting this need would be to develop, from scratch, a symbolic debugger with the introduction of each new language implementation for any given architecture. This, however, seems to require unnecessary duplication of effort among developers. This paper describes Maygen, a "debugger generation system," designed to efficiently provide the desired language-dependent and architecture-dependent debuggers. A prototype of the Maygen system has been implemented and is able to handle the semantically different languages of C and OPAL.