3e CYCLE ROMAND DE STATISTIQUE ET PROBABILITeS APPLIQUeES

 


Prof. Antonio GUALTIEROTTI, président
Université de Lausanne - IDHEAP
21, r. de la maladière
CH-1022 Chavannes-près-Renens
Téléphone: 021/ 694 0620 
E-mail:
antonio.gualtierotti@idheap.unil.ch

 

   3e cycle romand de statistique et probabilités appliquées   
   conjoint avec le 3e cycle romand de mathématiques


Le séminaire du 3e cycle romand de statistique et de probabilités appliquées conjoint avec le 3e cycle romand de mathématiques aura lieu

vendredi 30 novembre 2001
de 14h15 à 18h00
Université de Lausanne
**, BFSH 1 - salle 231


Lors de cette journée des conférences seront présentées par les professeurs Jeanny Hérault et Anton Bovier.

**En période de cours, il n'y a que peu de possibilités de parquer sur le site de Dorigny. Nous vous prions de bien vouloir utiliser les transports publics, plus particulièrement le Métro Ouest; les éventuels automobilistes pourront stationner sur le grand parking BFSH, selon les places disponibles.


TITRES DES CONFéRENCES et ABSTRACTS


Séparation de sources et analyse en composantes indépendantes: 
quelques aspects exotiques
 

par Jeanny Hérault
INPG - Grenoble, France

L'exposé débutera par une introduction sur la modélisation, par la séparation de sources, de l'effet McCullogh en psychophysique: il se produit des interactions durables entre la perception des couleurs et celle des orientations lorsqu'on observe des images où ces informations sont corrélées. Le modèle adaptatif de séparation de sources présente ici, comme dans la réalité, une asymétrie: la phase d'oubli est beaucoup plus longue que celle d'apprentissage (induction, en terme psychophysique), alors qu'un algorithme de décorrélation conserve la symétrie.

D'autres aspects seront abordés, sous forme de questions (seulement!), concernant par exemple le cas de l'ACI appliqué aux images en couleur où le nombre de sources est inconnu, ou encore celui d'un algorithme récursif qui "semble savoir" séparer des mélanges gaussiens tant que la convergence n'est pas atteinte, mais qui s'égare lorsqu'il touche au but...


Réseaux de neurones et mécanique statistique: 
résultats récents


par Anton BOVIER
Weierstrasse Institute for Applied Analysis and Stochastics - Berlin, Germany

In this talk I will give an introduction to the Hopfield neural network model as a model for an autoassociative memory. I will then discuss the retrieval dynamics and the corresponding invariant equilibrium distribution. This will make the connection to random Gibbs measures and the statistical mechanics approach to the problem. I will review some the of more important mathematical results that have been obtained over the last few years. I will focus in particular on aspects related to the convergence properties of these random measures as the system size tends to infinity. This will be seen to be closely related to problems in extreme value statistics.

In the second part of the talk I will discuss the question of the actual dynamical behaviour of the retrieval process. In particular I will address the question of what can be inferred on the dynamics from the knowledge we have on the equilibrium distribution. This will lead to an excursion to the general topic of metastability in stochastic dynamics where I will review a number of very recent results.



Vous voudrez bien manifester votre intérêt pour cette journée par e-mail à l'adresse
anne-lise.courvoisier@epfl.ch. Nous vous tiendrons au courant d'éventuels développements par courrier électronique.

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