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Sciences naturelles et génie; Sciences appliquées

Pascal Vincent

Professeur associé

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

Profile

Research expertise

Mes recherches portent sur les principes computationnels fondamentaux qui sous-tendent l'extraordinaire capacité à apprendre, comprendre et s'adapter à l'environnement qui caractérise l'intelligence. Le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage basés sur de tels principes, et entraînés avec de vastes quantités de données, est à l'origine des plus récentes percées technologiques en intelligence artificielle.

Je m'intéresse plus particulièrement à la manière dont, partant de flux de données sensorielles brutes (telles les images et les sons), peuvent se construire de façon autonome des représentations de haut niveau, porteuses de sens. Un peu comme ce que savent faire les réseaux de neurones du cerveau, cela revient à modéliser intelligemment la structure de la réalité observée, en y découvrant et exploitant des régularités statistiques complexes.

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.

Affiliations and responsabilities

Research affiliations

Teaching and supervision

Student supervision

Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)

2024

Finer grained evaluation methods for better understanding of deep neural network representations

Diplômé(e) : Bordes, Florian
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2023

Autoencoders for natural language semantics

Diplômé(e) : Bosc, Tom
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2023

Deep networks training and generalization: insights from linearization

Diplômé(e) : George, Thomas
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2023

Adversarial games in machine learning : challenges and applications

Diplômé(e) : Berard, Hugo
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2022

Accounting for variance and hyperparameter optimization in machine learning benchmarks

Diplômé(e) : Bouthillier, Xavier
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2022

Large state spaces and self-supervision in reinforcement learning

Diplômé(e) : Touati, Ahmed
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2021

Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks

Diplômé(e) : Laurent, César
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2019

Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation

Diplômé(e) : Honari, Sina
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Factorized second order methods in neural networks

Diplômé(e) : George, Thomas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

Learning to sample from noise with deep generative models

Diplômé(e) : Bordes, Florian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

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

Diplômé(e) : Mokaddem, Mouna
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2016

Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité

Diplômé(e) : Diagne, Magatte
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2015

Apprentissage d'espaces sémantiques

Diplômé(e) : Mesnil, Grégoire
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2014

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Diplômé(e) : Boulanger-Lewandowski, Nicolas
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2014

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Diplômé(e) : Almousli, Hani
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2013

Calcul en n-dimensions sur GPU

Diplômé(e) : Bergeron, Arnaud
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2010

Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

Diplômé(e) : Bouchard, Lysiane
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2010

Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels

Diplômé(e) : Lauly, Stanislas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2010

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

Diplômé(e) : Lajoie, Isabelle
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

Projects

Research projects

2020 - 2024

Software infrastructure for Deep Learning

Lead researcher : Yoshua Bengio
Funding sources: FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Grant programs: PVXXXXXX-Fonds d'exploitation des infrastructures (FEI)
2019 - 2024

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
2017 - 2021

Exploitation de Diverses Ressources Sémantiques pour une Traduction Automatique à Granularité Hétérogène

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)
2016 - 2021

Software infrastructure for Deep Learning

Lead researcher : Yoshua Bengio
Funding sources: FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Grant programs: PVXXXXXX-Initiative sur la cyberinfrastructure
2019 - 2020

Unsupervised Anomaly detection using Deep Learning

Lead researcher : Pascal Vincent
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
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 : Yoshua Bengio , Aaron Courville
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

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

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Pascal Vincent , Luc Vinet , Roland Memisevic , Karim Jerbi , Aaron Courville , 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 (de 7 001 $ à 150 000 $)
2016 - 2018

Deep Learning for Cognitive Computing

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Pascal Vincent , Roland Memisevic , Aaron Courville , 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 , ,
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 ,
2013 - 2016

LARGE-SCALE DEEP LEARNING FOR CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS

Lead researcher : Yoshua Bengio
Co-researchers : Pascal Vincent , Roland Memisevic , Aaron Courville
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 ,
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

APPRENDRE A MISER DANS DES ENCHÈRES PUBLICITAIRES POUR LA PUBLICITÉ INTERNET

Lead researcher : Pascal Vincent
2011

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

Lead researcher : Pascal Vincent

Outreach

Publications and presentations

Publications

Disciplines

  • Informatique
  • Statistiques

Areas of expertise

  • Apprentissage automatique
  • Apprentissage de représentations
  • Apprentissage profond
  • Intelligence artificielle
  • Mégadonnées
  • Modèles statistiques
  • Reconnaissance de formes
  • Réseaux de neurones
  • Algorithmique

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