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Natural Sciences and Engineering; Applied Sciences

Pascal Vincent

Professeur agrégé

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

André-Aisenstadt, room 3251

514 343-7472

pascal.vincent@umontreal.ca

Secondary numbers: 514 343-5834 (Télécopieur) 514 343-6111 #1794 (Travail 1)
Secondary email: vincentp@iro.umontreal.ca (Travail)

Profile

Research expertise

My research interests are centered around discovering fundamental computational principles that underlie the extraordinary capabilities to learn from the environment, understand it and adapt to it that characterize intelligence. The development of novel machine learning algorithms based on such principles, and trained on very large data sets, is at the heart of the latest technological breakthroughs in artificial intelligence.

More specifically, I research how higher level representations that carry meaning can be constructed autonomously, starting from streams of raw sensory input (such as images and sounds). Similarly to what our brain's neural networks naturally know how to do, this amounts to intelligently modeling the structure of the observed reality, by discovering and exploiting hidden and complex statistical regularities that it follows.

Biography

Le professeur Vincent s’intéresse notamment de près à notre faculté en tant qu’humain, à interpréter des données sensorielles brutes (sons, images) et à les convertir en représentations de haut niveau, nous permettant de donner un sens à notre environnement. Via ses travaux de recherches, Pascal Vincent s’adonne notamment à l’exploitation de régularités statistiques complexes afin de modéliser la réalité, à l’image de ce qu’un réseau de neurones serait capable de faire. Grâce à l’avènement des données massives et de nouvelles techniques d’intelligence artificielle, il devient maintenant possible de générer des algorithmes d’apprentissage, qui, à terme, offriront la possibilité aux machines de capter et d’interpréter le monde qui nous entoure, mais aussi de réagir à des situations particulières en adaptant en conséquence une réaction à un évènement donné.

Chercheur à l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal aux côtés du professeur Yoshua Bengio, Pascal Vincent est titulaire d’un doctorat en informatique de l’Université de Montréal depuis 2003. Il est professeur au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.

Teaching and supervision

Student supervision

Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)

2019

Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation

Graduate : Honari, Sina
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2018

Factorized second order methods in neural networks

Graduate : George, Thomas
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2017

Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning

Graduate : Mokaddem, Mouna
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2017

Learning to sample from noise with deep generative models

Graduate : Bordes, Florian
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2015

Apprentissage d'espaces sémantiques

Graduate : Mesnil, Grégoire
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2014

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Graduate : Boulanger-Lewandowski, Nicolas
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2014

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Graduate : Almousli, Hani
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2013

Calcul en n-dimensions sur GPU

Graduate : Bergeron, Arnaud
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2010

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Graduate : Lajoie, Isabelle
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.

Projects

Research projects

2019 - 2022

Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE) / Regroupements stratégiques

Lead researcher : Karim Jerbi
Funding sources: FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Grant programs: PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
2019 - 2020

Unsupervised Anomaly detection using Deep Learning

Lead researcher : Pascal Vincent
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2016 - 2020

Software infrastructure for Deep Learning

Lead researcher : Yoshua Bengio
Funding sources: FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Grant programs: PVXXXXXX-Initiative sur la cyberinfrastructure
2018 - 2019

Longitudinal Weak Labeling for Lung Cancer Prognosis and Treatment Response Prediction

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Pascal Vincent
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2017 - 2019

Research Support Associate Fellow / Learning in Machines & Brains

Lead researcher : Pascal Vincent
Funding sources: CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Grant programs:
2015 - 2019

Apprentissage non-supervisé d'architectures profondes pour le changement d'expressions faciales

Lead researcher : Pascal Vincent , Roland Memisevic
Co-researchers : Aaron Courville , Yoshua Bengio
Funding sources: FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Grant programs: PV113724-(PR) Projets de recherche en équipe (et possibilité d'équipement la première année)
2013 - 2019

LEVERAGING THE MANIFOLD HYPOTHESIS FOR LEARNING REPRESENTATIONS IN DEPP NEURAL NETWORKS

Lead researcher : Pascal Vincent
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2016 - 2018

Deep Learning for Cognitive Computing

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Aaron Courville , Pascal Vincent , Roland Memisevic , Christopher Pal
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , IBM Canada Ltée , IBM Canada Ltée
Grant programs: PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative , ,
2016 - 2018

Highperformance computing environment to leverage deep learning technology for large biomedical and neuroimaging data

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Luc Vinet , Karim Jerbi , Aaron Courville , Pascal Vincent , Roland Memisevic , Christopher Pal
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: PVXXXXXX-(OIR) Outils et d'instruments de recherche (OIR) -1 -(de 7 001 $ à 150 000 $)
2013 - 2016

LARGE-SCALE DEEP LEARNING FOR CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Aaron Courville , Pascal Vincent , Roland Memisevic
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , Ubi Soft Divertissements Inc.
Grant programs: PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques ,
2013 - 2016

LEARNING REPRESENTATIONS OF PLAYERS EMOTIONS AND STATE FOR NEXT GENERATION GAMING

Lead researcher : Pascal Vincent
Co-researchers : Yoshua Bengio , Christopher Pal
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , Ubi Soft Divertissements Inc.
Grant programs: PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative ,
2011 - 2014

DEEP LEARNING FOR IMAGE UNDERSTANDING

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Pascal Vincent , Christopher Pal
Funding sources: Ubi Soft Divertissements Inc. , CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: , PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative
2011

TRAQUER LE BUDGET D'UNE CAMPAGNE PUBLICITAIRE INTERNET AVEC MISES ADAPTATIVES

Lead researcher : Pascal Vincent
2011

APPRENDRE A MISER DANS DES ENCHÈRES PUBLICITAIRES POUR LA PUBLICITÉ INTERNET

Lead researcher : Pascal Vincent

Outreach

Publications and presentations

Publications

Disciplines

  • Computer Science
  • Statistics

Areas of expertise

  • Machine learning
  • Representation learning
  • Deep learning
  • Artificial intelligence
  • Big data
  • Statistical models
  • Pattern recognition
  • Neural Networks
  • Algorithmics