Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

L’implantation des ingrédients actifs du programme LifeSkills Training Transitions dans un milieu scolaire québécois

Rapport académique présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l’obtention du grade de M. Sc. en criminologie, option intervention

Spectacle and the one-man band : technology, performing bodies, and imaginary spaces

L’étiquette « homme-orchestre » est apposée à une grande variété de musiciens qui se distinguent en jouant seuls une performance qui est normalement interprétée par plusieurs personnes. La diversité qu’a pu prendre au cours du temps cette forme n’est pas prise en compte par la culture populaire qui propose une image relativement constante de cette figure tel que vue dans les films Mary Poppins (1964) de Walt Disney et One-man Band (2005) de Pixar. Il s’agit d’un seul performeur vêtu d’un costume coloré avec une grosse caisse sur le dos, des cymbales entre les jambes, une guitare ou un autre instrument à cordes dans les mains et un petit instrument à vent fixé assez près de sa bouche pour lui permettre d’alterner le chant et le jeu instrumental. Cette thèse propose une analyse de l’homme-orchestre qui va au-delà de sa simple production musicale en situant le phénomène comme un genre spectaculaire qui transmet un contenu symbolique à travers une relation tripartite entre performance divertissante, spectateur et image. Le contenu symbolique est lié aux idées caractéristiques du Siècle des lumières tels que la liberté, l’individu et une relation avec la technologie. Il est aussi incarné simultanément par les performeurs et par la représentation de l’homme-orchestre dans l’imaginaire collectif. En même temps, chaque performance sert à réaffirmer l’image de l’homme-orchestre, une image qui par répétitions est devenue un lieu commun de la culture, existant au-delà d’un seul performeur ou d’une seule performance. L’aspect visuel de l’homme-orchestre joue un rôle important dans ce processus par une utilisation inattendue du corps, une relation causale entre corps, technologie et production musicale ainsi que par l’utilisation de vêtements colorés et d’accessoires non musicaux tels des marionnettes, des feux d’artifice ou des animaux vivants. Ces éléments spectaculaires divertissent les spectateurs, ce qui se traduit, entre autres, par un gain financier pour le performeur. Le divertissement a une fonction phatique qui facilite la communication du contenu symbolique.