Here's a friendly reminder for tomorrow's talk given by Christopher
Pal (Ecole Polytechnique de Montreal). See below for abstract. The
room has been confirmed and it will be held in AA 3195, as usual.
On Fri, Jul 10, 2009 at 3:40 PM, Guillaume
Desjardins<guillaume.desjardins(a)gmail.com> wrote:
> Hi Everyone,
>
> Please mark your calendars for next week's talk by Christopher Pal,
> from the Ecole Polytechnique de Montreal.
> The talk will be given in both french (first …
[View More]half) and english.
> English and french abstracts and bios can be found below.
>
> See you all there !
>
> Titre: Probabilité, reconnaissance des formes et techniques
> d'optimisation pour multimédias interactifs
> Présentateur: Christopher Pal
> Date: jeudi 16 juillet, 3:00pm
> Place: pav. André-Aisenstadt, UdeM. Salle à confirmer (mais
> probablement au AA 3195)
>
> Pour cette présentation, je démontrerai comment les modèles probabilistes et
> les méthodes d'optimisation sont employés pour créer certaines technologies
> clé pour : vision par ordinateur, photographie computationnelle, traitement
> des langues naturelles et forage de données qui permettent la création de
> nouvelles formes de médias interactifs.
>
> Je vais commencer par un bref examen des tâches facilitant la création des
> représentations riches à haute résolution de scènes visuelles par la
> combinaison des images, telles que les représentations panoramiques et avec
> structure tridimensionnelle. J¹indiquerai comment ces représentations
> peuvent ensuite être utilisées en tant qu'interfaces interactives pour
> accéder aux informations.
>
> En examinant les étapes pour associer l'information sémantique des textes à
> ces représentations visuelles riches, je montrerai comment des modèles
> probabilistes basés sur les champs aléatoires sont employés pour classifier
> les documents et pour extraire l'information sémantique. Je soulignerai
> certains de nos travaux de recherche récents concernant la construction de
> structures de modèles innovateurs et de méthodes innovatrices pour optimiser
> les champs aléatoires. En particulier, je vais discuter des méthodes
> hybrides génératives et discriminantes, leurs applications à l'apprentissage
> semi-supervisé, les architectures basées sur les machines de Boltzmann et
> l¹apprentissage avec les méthodes basées sur « contrastive divergence ».
>
> Biographie :
>
> Christopher Pal est professeur adjoint dans le département de génie
> informatique et génie logiciel à l¹École Polytechnique de Montréal. Ses
> intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance
> de formes et l'apprentissage automatique avec des applications à
> l'infographie, l'analyse du langage naturel et l'exploration des données.
>
> Il était auparavant professeur adjoint en informatique à l'Université de
> Rochester. Il a également occupé des postes à l'Université du Massachusetts,
> de l'Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive
> Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de
> l'Université de Waterloo au Canada.
>
> =====
>
> Titre: Probability, Pattern Recognition and Optimization Techniques
> for Interactive Media
> Speaker: Christopher Pal
> Date: Thursday, July 16th, 3:00pm
> Place: André-Aisenstadt, UdeM. Room to be confirmed (probably in AA 3195).
>
> In this talk I show how probability models and optimization techniques can
> be used to create core technologies for: computer vision, computational
> photography, natural language processing and data mining which enable new
> forms of interactive media.
>
> I¹ll begin by briefly examining some key tasks required to create rich, high
> resolution representations of visual scenes by combining images to: create
> high quality panoramic representations and infer three dimensional structure
> in a scene. I'll motivate and show how such representations can then be used
> as interactive interfaces to information.
>
> Examining the tasks involved with associating semantic information in text
> with rich visual representations, I'll show how probability models based on
> random fields can be used to classify documents and extract semantic
> information. I'll highlight some of our recent work on constructing novel
> model structures and novel approaches for optimizing random field based
> models. In particular, I¹ll discuss hybrid generative and discriminative
> techniques, applications to semi-supervised learning, Boltzmann machine
> based architectures and learning with contrastive divergence based methods.
>
> Biography :
>
> Christopher Pal is an Assistant Professor of Computer and Software
> Engineering at the École Polytechnique of Montreal. His research interests
> include computer vision, pattern recognition and machine learning with
> applications to computer graphics, natural language analysis and data
> mining.
>
> He was previously an assistant professor of Computer Science with the
> University of Rochester. He has also held positions with the University of
> Massachusetts, the University of Toronto, Interval Research and Microsoft
> Research¹s Interactive Visual Media Group. He earned his doctorate from the
> University of Waterloo in Canada.
> _______________________________________________
> Lisa_seminaires mailing list
> Lisa_seminaires(a)mercure.iro.umontreal.ca
> https://webmail.iro.umontreal.ca/mailman/listinfo/lisa_seminaires
>
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Hi Everyone,
Please mark your calendars for next week's talk by Christopher Pal,
from the Ecole Polytechnique de Montreal.
The talk will be given in both french (first half) and english.
English and french abstracts and bios can be found below.
See you all there !
Titre: Probabilité, reconnaissance des formes et techniques
d'optimisation pour multimédias interactifs
Présentateur: Christopher Pal
Date: jeudi 16 juillet, 3:00pm
Place: pav. André-Aisenstadt, UdeM. Salle à confirmer (mais
…
[View More]probablement au AA 3195)
Pour cette présentation, je démontrerai comment les modèles probabilistes et
les méthodes d'optimisation sont employés pour créer certaines technologies
clé pour : vision par ordinateur, photographie computationnelle, traitement
des langues naturelles et forage de données qui permettent la création de
nouvelles formes de médias interactifs.
Je vais commencer par un bref examen des tâches facilitant la création des
représentations riches à haute résolution de scènes visuelles par la
combinaison des images, telles que les représentations panoramiques et avec
structure tridimensionnelle. J¹indiquerai comment ces représentations
peuvent ensuite être utilisées en tant qu'interfaces interactives pour
accéder aux informations.
En examinant les étapes pour associer l'information sémantique des textes à
ces représentations visuelles riches, je montrerai comment des modèles
probabilistes basés sur les champs aléatoires sont employés pour classifier
les documents et pour extraire l'information sémantique. Je soulignerai
certains de nos travaux de recherche récents concernant la construction de
structures de modèles innovateurs et de méthodes innovatrices pour optimiser
les champs aléatoires. En particulier, je vais discuter des méthodes
hybrides génératives et discriminantes, leurs applications à l'apprentissage
semi-supervisé, les architectures basées sur les machines de Boltzmann et
l¹apprentissage avec les méthodes basées sur « contrastive divergence ».
Biographie :
Christopher Pal est professeur adjoint dans le département de génie
informatique et génie logiciel à l¹École Polytechnique de Montréal. Ses
intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance
de formes et l'apprentissage automatique avec des applications à
l'infographie, l'analyse du langage naturel et l'exploration des données.
Il était auparavant professeur adjoint en informatique à l'Université de
Rochester. Il a également occupé des postes à l'Université du Massachusetts,
de l'Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive
Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de
l'Université de Waterloo au Canada.
=====
Titre: Probability, Pattern Recognition and Optimization Techniques
for Interactive Media
Speaker: Christopher Pal
Date: Thursday, July 16th, 3:00pm
Place: André-Aisenstadt, UdeM. Room to be confirmed (probably in AA 3195).
In this talk I show how probability models and optimization techniques can
be used to create core technologies for: computer vision, computational
photography, natural language processing and data mining which enable new
forms of interactive media.
I¹ll begin by briefly examining some key tasks required to create rich, high
resolution representations of visual scenes by combining images to: create
high quality panoramic representations and infer three dimensional structure
in a scene. I'll motivate and show how such representations can then be used
as interactive interfaces to information.
Examining the tasks involved with associating semantic information in text
with rich visual representations, I'll show how probability models based on
random fields can be used to classify documents and extract semantic
information. I'll highlight some of our recent work on constructing novel
model structures and novel approaches for optimizing random field based
models. In particular, I¹ll discuss hybrid generative and discriminative
techniques, applications to semi-supervised learning, Boltzmann machine
based architectures and learning with contrastive divergence based methods.
Biography :
Christopher Pal is an Assistant Professor of Computer and Software
Engineering at the École Polytechnique of Montreal. His research interests
include computer vision, pattern recognition and machine learning with
applications to computer graphics, natural language analysis and data
mining.
He was previously an assistant professor of Computer Science with the
University of Rochester. He has also held positions with the University of
Massachusetts, the University of Toronto, Interval Research and Microsoft
Research¹s Interactive Visual Media Group. He earned his doctorate from the
University of Waterloo in Canada.
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---------- Forwarded message ----------
From: Chris Pal <christopher.pal(a)polymtl.ca>
Date: 2009/7/2
Subject: Séminaire demain, 3 juillet - École Poly, M-2110 @ 14h
To: Dumitru Erhan <dumitru.erhan(a)umontreal.ca>
Bonjour,
Le 3 juillet à École Polytechnique, M-2110 @ 14h, Nicholas Morsillo étudiant
au doctorat à l'université de Rochester qui travaille avec moi présentera
son article dans IJCAI 2009 intitulé:
"Semi-Supervised Learning of Visual Classifiers from Web Images and …
[View More]Text"
Vous êtes cordialement invité à assister à la présentation et à échanger
avec Nick suite à la présentation. La présentation elle-même sera d'environ
25 minutes.
- Chris Pal
Title of Talk:
Semi-Supervised Learning of Visual Classifiers from Web Images and Text
By: Nicholas Morsillo
To appear in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on
Artificial Intelligence
Abstract: The web holds tremendous potential as a source of training data
for visual classification. However, web images must be correctly indexed
and labeled before this potential can be realized. Accordingly, there has
been considerable recent interest in collecting imagery from the web using
image search engines to build databases for object and scene recognition
research. While search engines can provide rough sets of image data,
results are noisy and this leads to problems when training classifiers. In
this paper we propose a semi-supervised model for automatically collecting
clean example imagery from the web. Our approach includes both visual and
textual web data in a unified framework. Minimal supervision is enabled by
the selective use of generative and discriminative elements in a
probabilistic model and a novel learning algorithm. We show through
experiments that our model discovers good training images from the web with
minimal manual work. Classifiers trained using our method significantly
outperform analogous baseline approaches on the Caltech-256 dataset.
----
Christopher J. Pal, Ph. D.
Professeur adjoint
Département de génie informatique et génie logiciel
Ecole Polytechnique de Montréal
Téléphone : (514) 340-5121, poste 7174
[View Less]
Begin forwarded message:
> From: Webmestre RALI <critter(a)iro.umontreal.ca>
> Date: July 2, 2009 8:30:28 PM EDT (CA)
> To: rali-olst(a)iro.umontreal.ca
> Subject: Séminaire RALI-OLST du 8 juillet 2009
>
>
> Annonce de séminaire RALI-OLST
>
> Prédiction des mots cibles en traduction statistique à l'aide d'un
> réseau de neurones
> Alexandre Patry
> RALI, DIRO
>
> Le 8 juillet 2009 à 11h30
> Salle 3195, Pavillon André-Aisenstadt
>
> ----…
[View More]
> Une famille de systèmes de traduction statistique de pointes
> traduisent
> une phrase source donnée segment par segment. Cette approche capture
> très bien les dépendances à l'intérieur d'un segment mais néglige les
> dépendances entre un segment et le reste de la phrase. Lors de ce
> séminaire, je présenterai ce que je crois être une piste de solution à
> ce problème: un modèle évaluant la probabilité de chaque mot cible
> étant donnée tous les mots de la phrase source considérées de manière
> jointe.
> ----
>
>
> Consulter l'annonce du séminaire sur le Web :
> http://rali.iro.umontreal.ca/sem/display_sem.php?semid=3344
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