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Recherche et reconnaissance de forme

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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

Denis Cousineau:

Ses travaux, ses objectifs

Présentation dans le cadre du GRENEC 30 janvier 2003

Denis.Cousineau@umontreal.ca

(2)

Recherche et reconnaissance de forme

Comment se déplace notre attention d'un objet à l'autre? Le traitement a-t-il lieu en parallèle ou en sériel? Qu'est-ce qu'un objet? Comment automatise-t-on un

comportement?

Recherche visuelle du type "Où est Charlie?"

• En collaboration avec Serge Larochelle sur des lettres et des chiffres

• En collaboration avec Christine Lefebvre sur quelques lettres:

• En collaboration avec Richard Shiffrin sur des CCC:

Modélisation de la reconnaissance de forme:

• Réduction de l'information

(3)

Amorçage

En quoi une amorce (un "prime") aide à traiter les stimuli subséquent?

L'amorçage est-il un phénomène obligatoire pour un système parallèle?

Amorçage identité, amorçage sémantique; tâche même-différent

• En collaboration avec Dave Huber sur des mots

• Avec des CCC et des suites de lettres aléatoires

Modélisation de l'amorçage

• Modèle de course + fatigue

(4)

Acquisition des apprentissages

Comment apprend-t-on une habileté? La courbe d'apprentissage a-t-elle une forme précise? Les distributions de temps de réponses changent-elles qualitativement avec l'apprentissage?

Apprentissage d'une tâche

• En collaboration avec Sébastien Hélie sur des "Triple-H":

La courbe d'apprentissage

• En collaboration avec Christine Lefebvre et Sébastien Hélie.

Modélisation

• Les trois lois de l'apprentissage

(5)

Les limites de traitement

Peut-on traiter plus d'une chose à la fois? Avons-nous une limite attentionnelle? une limite dans la capacité de traitement?

Cibles redondantes

• En collaboration avec Maryse Lassonde et Franco Lepore, accroissement de la capacité de traitement

Le paradigme de RSVP

• En collaboration avec Dominic Charbonneau, où sont les limites "attentionnelle"

qu'on observe dans l'effet de Vacillement attentionnel ("attentional blink").

Modélisation du paradigme de cibles redondantes

• Modèle de course + input redondants

(6)

Théorème Extrême Limite

Est-ce toujours possible de considérer une moyenne (comme pour l'ERP)?

L'activation moyenne d'un neurone reflète-t-elle son activité?

Théorème Central Limite

• La moyenne a un sens quand un grand nombre de facteur peuvent augmenter ou diminuer l'observation: La distribution de la moyenne est Normal

Théorème Extrême Limite

• En collaboration avec Victor Goodman, qu'en est-il si la vélocité d'un influx nerveux est un paramètre important? Quand un neurone s'active aussitôt qu'il est

suffisamment activé? La distribution des plus rapides est Weibull

Utilisation du théorème

• Modèle de course + input redondants + fatigue

(7)

Réseaux d'apprentissage

Quel est l'ingrédient magique pour qu'un système apprenne? Les réseaux connexionnistes basés sur la somme pondérée sont-ils la seule option?

Réseau de course ( )

• Un réseau où les inputs les plus rapides emportent la décision (réseau de course).

Réseau multiplicatif ( )

• Un réseau bayesien où l'hypothèse la plus appuyée par les inputs l'emporte (réseau de "croyance").

Utilisation du réseau de course Propriétés asymptotiques, On…Off

• Modélisation de l'apprentissage L (somme) = Normale 1 0 (réduction de l'information) et L (course) = Weibull 0 ∞

de l'amorçage. L (croyance) = LogNormale ∞ 0

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