Rich and Lazy neurons: network connectivity structure and the double implications of feature learning for generalization Guillaume Lajoie Canada Research Chair in Neural Computation and Interfacing Canada CIFAR AI chair Maths & Stats Dept — Univ de Montréal — Mila, Quebec AI Institute Résumé In this talk, I will present an overview of recent advancements […]
Apprentissage sous la supervision de tables de vérité Olivier Lafitte Université Paris 13 Nord Résumé In Il a été prouvé que combiner des classifieurs faibles (c’est-à-dire dont la performance est un peu meilleure que le tirage au hasard d’une pièce parfaite) peut produire un classifieur fort, de précision arbitraire. De nombreuses méthodes numériques ont été […]
Une approche éléments finis à maillage fixe pour les problèmes de changement de phase avec convection Ismaël Tchinda Ngueyong Étudiant au doctorat, Université Laval Résumé Cet exposé portera sur une approche éléments finis à maillage fixe pour les problèmes de changement de phase avec convection naturelle. Encore connue sous le nom de CutFEM (Cut Finite […]
Model modification and combination using Kullback-Leibler divergence and barycentre Silvana Pesenti University of Toronto Résumé In many settings, a modeler may have trained a model on data but that trained model is not consistent with their beliefs - e.g., the average time the process spends below some barrier is 10% from the estimated model, but […]
Wildfire risk mapping – data and methodological challenges and opportunities Jen Beverly University of Alberta Résumé The 2023 wildfire season in Canada was the worst ever recorded, with over 17 million hectares burned. This unprecedented level of fire activity led to precipitated mass evacuations across the country, extensive structure losses, and multiple firefighter fatalities. It […]
Schémas différences finies avec correction de dispersion pour des problèmes de propagation d'onde Pierre-Henri Cocquet Université de Pau et des Pays de l’Adour Résumé L'approximation numérique de problèmes de propagation d'onde souffre généralement de l'erreur de dispersion. Cette dernière est caractérisée par une différence entre les vitesses de phase associées aux ondes des problèmes continu […]
Le processus empirique de copule sur des classes d’ensembles non rectangulaires Michaël Lalancette Professeur, Département de mathématiques Université du Québec à Montréal https://mic-lalancette.github.io/ Résumé La copule d'un vecteur aléatoire dont les distributions marginales sont inconnues peut être estimée de façon non paramétrique par la copule empirique, similaire à la distribution empirique. Cependant, l'analyse asymptotique de […]
The low-rank hypothesis of complex systems Vincent Thibeault Résumé Behind the blur caused by the high-dimensional nonlinear dynamics and the intricate organization of complex systems, hide essential mechanisms that explain the emergence of macroscopic phenomena. To uncover those mechanisms, it has been common practice for researchers to model complex systems using dynamics that depend […]
Extracting structural properties from living neuronal networks using machine learning and graph theory Zahra Yazdani Centre de recherche CERVO Université Laval Résumé More than ten percent of people in G7 nations are affected by brain diseases, yet current treatments only manage symptoms without addressing the root causes. The Neuro-CERVO Alliance for Drug Discovery is working […]
Bonjour à tous, Les étudiant.e.s du CIMMUL organisent un après-midi de conférences ouvert à tous.tes, la journée ModELLE, dans le but de promouvoir l'implication féminine dans le domaine de la modélisation mathématique/statistique. La journée se conclura par un 5 à 7 informel qui permettra la discussion entre les participant.e.s. Les conférencières invitées sont : Elsa Rousseau, […]
Optimal investment and entropy-regularized learning under stochastic volatility models with portfolio constraints Pertiny Wilfried Nkuize Ketchiekmen Candidat au doctorat en actuariat Université Laval Résumé Nous étudions le problème classique de maximisation de l’utilité espérée de Merton dans un marché incomplet où le portefeuille est soumis à des contraintes. La volatilité est stochastique, ajoutant ainsi […]
Diverse myelination motifs impact neural signalling reliability and predisposition to demyelination Afroditi Talidou Chercheuse postdoctorale Université d'Ottawa Résumé Axons display significant variations in their myelination motifs. Far from being uniform, the distribution patterns of myelin sheaths vary significantly between axons, and across brain areas. To explore the influence of such variability on axonal conduction, we […]