A Systematic Framework for Analyzing the Dynamic Effects of Permanent and Transitory Shocks.

This paper proposes a systematic framework for analyzing the dynamic effects of permanent and transitory shocks on a system of n economic variables.

Généalogie des résistances cinématographiques : le cas de trois machines autopoïétiques (Eisenstein, Syberberg, Welles)

Notre thèse s’attache à définir certains rapports possibles entre le cinéma et le politique ou, plus précisément, entre le cinéma et le concept pratique de résistance. Il existe une théorie de la résistance, soit sous la forme d’une cartographie du pouvoir moléculaire (M. Foucault), soit sous la forme d’une analytique de la résistance (F. Proust). Il existe également une théorie de la résistance cinématographique, soit comme sociologie ou histoire de l’action politique par le cinéma (cinéma de la Résistance, cinéma militant), soit comme une sémiotique des formes et des genres marginaux (cinéma expérimental, cinéma des avant-gardes). Suivant une direction tracée par Serge Daney et Gilles Deleuze, nous croyons qu’il faut poser autrement le problème : si « le politique est affaire de perception », alors la résistance est d’abord une invention de visibilité et d’audibilité. En ce sens, la résistance cinématographique est une exploration de ce que peut le cinéma, tant d’un point de vue esthétique, éthique, que politique. D’où notre hypothèse, qui est double : d’une part, cette invention de visibilité, cette création de potentiel n’est peut-être possible qu’en passant par un ré-enchaînement anachronique d’une déformation plastique, narrative et audiovisuelle à une autre, c’est-à-dire d’une survivance à une autre. D’autre part, nous croyons qu’une forme esthétique est en soi matière politique et manière de politique, et qu’elle implique également une éthique venant brasser notre propre subjectivité (de cinéaste, de spectateur, de citoyen, etc.). Or, pour saisir cette invention de visibilité inhérente au cinéma, il faut en passer par une généalogie de certaines alliances théoriques et pratiques parmi les plus importantes. Le cas de trois machines autopoïétiques nous intéressera tout particulièrement, trois constellations d’œuvres et de pensées qui débordent le nom propre des « Auteurs » convoqués : Eisenstein et les résistances méthodologiques ; Syberberg et les résistances plastiques ou audiovisuelles (à travers la seule figure du hors-champ) ; Welles et les résistances esth/éthico-politiques. Ainsi, une telle chaîne généalogique nous permettra de mieux mesurer l’efficace de ces résistances, mais sans désir de systématisation ni constitution d’une Théorie de la résistance cinématographique.

Machines de vision et changement de paradigme : une étude comparative de l'imagerie scientifique dans les travaux d'Étienne-Jules Marey et de Marcel Duchamp

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Building Beyond Limits : Fantastic Collisions Between Bodies and Machines in French and English Fin-de-Siècle Literature

«Construire hors limite: collisions fantastiques entre corps et machines dans la littérature fin-de-siècle française et anglaise» explore un ensemble de textes qui ont surgi à la fin du dix-neuvième siècle en réponse et en réaction à la fulgurante évolution de l’environnement scientifique et technologique, et qui considèrent la relation entre l’homme et la machine en fantasmant sur la zone grise où ils s’intersectent. Les principaux textes étudiés comprennent L’Ève future de Villiers de l’Isle-Adam, Le Surmâle d’Alfred Jarry, Trilby de George Du Maurier, Le Château des Carpathes de Jules Verne, ainsi qu’une sélection de contes dont nous pouvons qualifier de «contes à appareils», notamment «La Machine à parler» de Marcel Schwob. Utilisant la théorie des systèmes comme base méthodologique, cette dissertation cherche à réinterpréter les textes de la fin du dix-neuvième siècle qui naviguent les limites de l’humain et du mécanique et les surfaces sensibles où ils se touchent et interagissent en les réinscrivant dans un projet plus vaste de construction d’identité qui défie le temps chronologique et les échelles mathématiques. Le lien entre la théorie des systèmes et l’architecture – comme méthode d’organisation d’espace blanc en espace habitable – est exploré dans le but de comprendre la manière dont nous façonnons et interprétons le néant à l’origine de l’identité individuelle, et par association collective, en pratiquant littéralement la schématisation et la construction du corps. Des auteurs tels Villiers et Jarry imaginent la construction du corps comme une entreprise scientifique nécessairement fondée et réalisée avec les matériaux et les technologies disponibles, pour ensuite démanteler cette proposition en condamnant le corps technologique à la destruction. La construction d’une identité amplifiée par la technologie prend donc des proportions prométhéennes perpétuellement redessinées dans des actes cycliques de rasage (destruction) et d’érection (édification), et reflétées dans l’écriture palimpsestique du texte. L’intégrité du corps organique étant mis en question, le noyau même de ce que signifie l’être (dans son sens de verbe infinitif) humain pourrait bien s’avérer, si l’on considère la correspondance entre perte de voix et état pathologique dans les textes de Du Maurier, Verne et Schwob, être une structure des plus précaires, distinctement hors sens (unsound).

Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines

L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.

Les significations du processus transitionnel de personnes âgées hospitalisées nécessitant un hébergement permanent et vivant de multiples relocalisations

Au Québec, les personnes âgées hospitalisées nécessitant un hébergement dans le secteur public peuvent être déplacées plusieurs fois au sein d’un hôpital et de différents établissements jusqu’à ce qu’une place permanente soit disponible. Cette pratique peut avoir des conséquences sur leur santé. Les significations qu’accordent les personnes âgées à cette expérience sont peu connues alors qu’elles peuvent influencer leur processus transitionnel et les conséquences sur leur santé et leur bien-être. Basée sur la théorie de transitions de Meleis (2010), une micro ethnographie critique ayant pour but de comprendre les significations du processus transitionnel de personnes âgées hospitalisées nécessitant un hébergement et vivant de multiples relocalisations a été conçue. L’échantillon était composé de huit personnes âgées ayant vécu au moins deux relocalisations durant leur attente d’hébergement. Des entrevues semi-dirigées et des conversations informelles ont été utilisées. L’analyse des données a respecté la méthode décrite par Braun et Clarke (2006). Les résultats de cette analyse thématique ont démontré que les personnes âgées vivent, durant leur expérience transitionnelle, des discontinuités spatio-temporelles auxquelles elles attribuent différentes significations. Ces significations correspondent à la perception de vivre de longues périodes d’attente dans des milieux temporaires, des déménagements rapides et impromptus et des coupures affectives. L’incertitude et l’impuissance ressenties à divers degrés d’intensité par les personnes âgées sont également des significations qui ressortent du processus transitionnel. Une autre signification accordée par les personnes âgées à leur expérience de transitions est l’importance des « petites choses » de la vie quotidienne. Les connaissances issues de cette étude ont des implications pour les différents champs d’activités des infirmières. Notamment, elles offrent des pistes pour favoriser la santé et le bien-être des personnes âgées vivant un processus transitionnel.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Del yo al euro : una propuesta didáctica de cooperación transnacional : educación permanente de adultos. 'From the I to the euro : a didactic proposal for transnational cooperation : permanent adult education'.

La obra se presenta en edición bilingue español/inglés .- Incluye una sección de apéndices en la que aparecen tablas y gráficos que recogen datos estadísticos sobre la experiencia didáctica, así como información general sobre la UE

Formal Multilevel Hierarchical Verification of Synchronous MOS Circuits

I have designed and implemented a system for the multilevel verification of synchronous MOS VLSI circuits. The system, called Silica Pithecus, accepts the schematic of an MOS circuit and a specification of the circuit's intended digital behavior. Silica Pithecus determines if the circuit meets its specification. If the circuit fails to meet its specification Silica Pithecus returns to the designer the reason for the failure. Unlike earlier verifiers which modelled primitives (e.g., transistors) as unidirectional digital devices, Silica Pithecus models primitives more realistically. Transistors are modelled as bidirectional devices of varying resistances, and nodes are modelled as capacitors. Silica Pithecus operates hierarchically, interactively, and incrementally. Major contributions of this research include a formal understanding of the relationship between different behavioral descriptions (e.g., signal, boolean, and arithmetic descriptions) of the same device, and a formalization of the relationship between the structure, behavior, and context of device. Given these formal structures my methods find sufficient conditions on the inputs of circuits which guarantee the correct operation of the circuit in the desired descriptive domain. These methods are algorithmic and complete. They also handle complex phenomena such as races and charge sharing. Informal notions such as races and hazards are shown to be derivable from the correctness conditions used by my methods.

Concurrent Aggregates (CA): An Object-Oriented Language for Fine-Grained Message-Passing Machines

Fine-grained parallel machines have the potential for very high speed computation. To program massively-concurrent MIMD machines, programmers need tools for managing complexity. These tools should not restrict program concurrency. Concurrent Aggregates (CA) provides multiple-access data abstraction tools, Aggregates, which can be used to implement abstractions with virtually unlimited potential for concurrency. Such tools allow programmers to modularize programs without reducing concurrency. I describe the design, motivation, implementation and evaluation of Concurrent Aggregates. CA has been used to construct a number of application programs. Multi-access data abstractions are found to be useful in constructing highly concurrent programs.

Comparing Support Vector Machines with Gaussian Kernels to Radial Basis Function Classifiers

The Support Vector (SV) machine is a novel type of learning machine, based on statistical learning theory, which contains polynomial classifiers, neural networks, and radial basis function (RBF) networks as special cases. In the RBF case, the SV algorithm automatically determines centers, weights and threshold such as to minimize an upper bound on the expected test error. The present study is devoted to an experimental comparison of these machines with a classical approach, where the centers are determined by $k$--means clustering and the weights are found using error backpropagation. We consider three machines, namely a classical RBF machine, an SV machine with Gaussian kernel, and a hybrid system with the centers determined by the SV method and the weights trained by error backpropagation. Our results show that on the US postal service database of handwritten digits, the SV machine achieves the highest test accuracy, followed by the hybrid approach. The SV approach is thus not only theoretically well--founded, but also superior in a practical application.

Properties of Support Vector Machines

Support Vector Machines (SVMs) perform pattern recognition between two point classes by finding a decision surface determined by certain points of the training set, termed Support Vectors (SV). This surface, which in some feature space of possibly infinite dimension can be regarded as a hyperplane, is obtained from the solution of a problem of quadratic programming that depends on a regularization parameter. In this paper we study some mathematical properties of support vectors and show that the decision surface can be written as the sum of two orthogonal terms, the first depending only on the margin vectors (which are SVs lying on the margin), the second proportional to the regularization parameter. For almost all values of the parameter, this enables us to predict how the decision surface varies for small parameter changes. In the special but important case of feature space of finite dimension m, we also show that there are at most m+1 margin vectors and observe that m+1 SVs are usually sufficient to fully determine the decision surface. For relatively small m this latter result leads to a consistent reduction of the SV number.

Notes on PCA, Regularization, Sparsity and Support Vector Machines

We derive a new representation for a function as a linear combination of local correlation kernels at optimal sparse locations and discuss its relation to PCA, regularization, sparsity principles and Support Vector Machines. We first review previous results for the approximation of a function from discrete data (Girosi, 1998) in the context of Vapnik"s feature space and dual representation (Vapnik, 1995). We apply them to show 1) that a standard regularization functional with a stabilizer defined in terms of the correlation function induces a regression function in the span of the feature space of classical Principal Components and 2) that there exist a dual representations of the regression function in terms of a regularization network with a kernel equal to a generalized correlation function. We then describe the main observation of the paper: the dual representation in terms of the correlation function can be sparsified using the Support Vector Machines (Vapnik, 1982) technique and this operation is equivalent to sparsify a large dictionary of basis functions adapted to the task, using a variation of Basis Pursuit De-Noising (Chen, Donoho and Saunders, 1995; see also related work by Donahue and Geiger, 1994; Olshausen and Field, 1995; Lewicki and Sejnowski, 1998). In addition to extending the close relations between regularization, Support Vector Machines and sparsity, our work also illuminates and formalizes the LFA concept of Penev and Atick (1996). We discuss the relation between our results, which are about regression, and the different problem of pattern classification.

From Regression to Classification in Support Vector Machines

We study the relation between support vector machines (SVMs) for regression (SVMR) and SVM for classification (SVMC). We show that for a given SVMC solution there exists a SVMR solution which is equivalent for a certain choice of the parameters. In particular our result is that for $epsilon$ sufficiently close to one, the optimal hyperplane and threshold for the SVMC problem with regularization parameter C_c are equal to (1-epsilon)^{- 1} times the optimal hyperplane and threshold for SVMR with regularization parameter C_r = (1-epsilon)C_c. A direct consequence of this result is that SVMC can be seen as a special case of SVMR.