Séminaire DIC-ISC-CRIA – 24 mars 2022 avec Jean-Pierre NADAL et Laurent BONNASSE-GAHOT

Jean-Pierre NADAL et Laurent BONNASSE-GAHOT – 24 mars 2022

Titre : Perception catégorielle et géométrie des représentations internes d’un réseau de neurones artificiels

Résumé:

Usant d’outils mathématiques issus de la théorie de l’information, nous présentons un ensemble de résultats sur la modélisation des bases neuronales de la perception catégorielle, caractérisée par une compression intra-catégorielle et une séparation inter-catégorielle. Nous montrons notamment comment la perception catégorielle émerge naturellement de l’apprentissage de catégories. Ces résultats nous donnent des pistes pour l’analyse des représentations internes des réseaux de neurones artificiels. Un résultat important est l’analyse de l’interaction entre la géométrie et le bruit au cours de l’apprentissage.

Bio:

Ingénieur diplômé de Telecom ParisTech, avec une spécialisation en apprentissage machine, Laurent BONNASSE-GAHOT a ensuite complété son parcours par un master en sciences cognitives à l’École Normale Supérieure, puis par un doctorat à l’EHESS. Il travaille à présent au CAMS (CNRS-EHESS), en tant qu’ingénieur de recherche en analyse de données, avec comme intérêts de recherche les réseaux de neurones (naturels et artificiels), le traitement de la musique et du langage.

Jean-Pierre NADAL est Directeur de recherche au CNRS et Directeur d’études à l’Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales (EHESS). Il partage sa recherche entre le Laboratoire de Physique de l’Ecole Normale Supérieure (LPENS, ENS – Université PSL – CNRS – SU – Université Paris Cité), et le Centre d’Analyse et de Mathématique Sociales (CAMS, CNRS – EHESS). Il est actuellement directeur du CAMS.

Ingénieur diplômé de l’Ecole Polytechnique, docteur en Physique Statistique, ses domaines de recherche sont, d’une part, les neurosciences computationnelles – et plus largement les sciences cognitives – et l’apprentissage machine, et, d’autre part, la modélisation de systèmes complexes en sciences économiques et sociales.

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