Feed on
Posts
Comments

About Me

Hi all,

Welcome to my new blog. I am a PhD student in computational neuroscience at University of Montreal and hope to share and stimulate interesting discussions here.

I did my BSc in Mathematics and Computer Science with a minor in Cognitive Science. I am currently doing my PhD in Computer Science (and Neurophysiology). Through the years I have used various programming languages (LISP/CLOS, Visual/Quick Basic, C/C++/C#, Java, Matlab, PHP). Originally very interested in artificial intelligence (and I am still), I found that natural intelligence amazing (the brain).

I am not too sure yet of what I will put on this blog, but among topics, I will certainly discuss some scientific issues, such as code/data sharing, reproducability, point out news in my field, or maybe discuss programming languages, wiki’s and other recent web technologies, graduate student life, links to other topics of interest on other blogs, or whatever…

You can visit my web page at www-etud.iro.umontreal.ca/~rivestfr and you can post me topics you would like to read about.

F

rivestfr [a] iro . umontreal . ca

17 Responses to “About Me”

  1. on 30 Apr 2007 at 5:30 am Amine

    Slt, c’est Amine de l’Algérie, disant que j’ai lu un de vos blog. Je trouve votre initiative trés bénéfique trouvé des gens qui ont but unique de promouvoire la “science” est un fait unique que j’ai rarement vu sur le net.
    Ah oui, je suis étudiant en biologie et j’aimerai vous demander un petit service: Vu que les recherches les plus récentes ne peuvent être accéssible que via des sites payant (et ne possédant aucune carte banquaire pour payé), j’aimerai dans la mesure du possible que vos me donnez quelque tuyau sur des sites “gratos” mais que se soit toute aussi récent.
    En vous quitant je réitère mes encouragement et en attente d’une réponse de votre part je vous dit bay et à la prochaine.

  2. on 30 Apr 2007 at 10:18 am Francois Rivest

    Merci pour tes encouragements!

    Premièrement, ton université paye probablement des droits d’accès à un certain nombre de revues scientifiques. Je commencerais par demander à ton bibliothécaire.

    Il y a ensuite www.plos.org (The Public librairy of Science) où tu peux peut-être trouver de l’information sur les revues gratuites. Il y a aussi www.isiknowledge.com, si ton université en a l’accès.

    Finalement, la majorité des indexes, tables des matières et résumés sont accessibles à tous, et beaucoup d’auteurs mettent leurs articles en ligne sur leur propre site (ou si tu leurs en fait la demande par courriel). Si tu sais quel article tu veux, il y a donc plusieurs façons de l’obtenir.

  3. on 07 Jan 2008 at 6:47 am Maurizio Severino

    Dear Francois

    I am an italian Medical doctor, neurologist, Postdoc from at Lund University (Sweden).
    Currently I am interested in movement disorders and neuro-inflammation. I live in Denmark.

    I am setting up a web site about neuroscience and I have read something in your blog; I would like to know if you are available to cooperate with me
    for a part of this web site (neural networks/artificial intelligence, software engeneering???), since I am in an embryonal phase of this project and I need to compose a scientific team for editor boarding.
    I hereby provide to you the following key - words:
    The web site will publish matherial under creative commons licence.
    The web site will publish about: neurology, psichiatry, anthropology, AI, neural networks.
    The site is going to be a Neuroscientific Digital Library

    You will be part of the editor boarding and filter the papers published, and in the same time collect people who are interested to the same field you work in (I am a neurologist and I cannot have enough experience to do that outside my field (Neurology))

    Let me know what do you think and if you want I will provide to you with further information.
    Moreover I can send a more detailed CV and in case you accept I need your CV.

    Ps: I can understand french.
    Ps: the web site is at the moment under graphical updated and I will send you the address as soon as possible.

    Sicerely yours
    Maurizio

  4. on 28 Jan 2008 at 10:39 am Maurizio Severino

    Dear Blog’s friends

    I use this page, since invited by Francois, in order to find someone interested to be freelance editor board of my site. For further information please contact me directly
    at maurizio.severino@gmail.com and visit http://www.neuronx.eu. Some pages are being updated.
    I need someone who has some hours a month available and experience in cognitive science / computation.

    Sincerely,
    PS: Thanks Francois!
    Maurizio

  5. on 11 Jun 2008 at 4:03 pm Clowny

    Bonjour!

    Je trouve votre blog très intéressant, vous donnez vraiment envie de s’intéresser à ce domaine. Je suis actuellement étudiant en sciences cognitives et nous ne faisons pas de neuroscience computationnelle.
    Pourtant le domaine m’intéresse vraiment, et j’aimerais donc savoir les choses suivantes : afin de s’y mettre par quoi faut il commencer? Auriez vous des ouvrages de référence destinés aux néophytes à conseiller?

    Merci beaucoup.

  6. on 11 Jun 2008 at 8:02 pm Francois Rivest

    Merci beaucoup Clowny,

    Je ne connais pas ta formation, mais le livre de base le plus général que je connaisse est Theoritical Neuroscience, par Peter Dayan & Larry Abbott (MIT Press, 2005). Bonne chance!

  7. on 14 Nov 2008 at 12:07 am Douglas S. Greer Ph.D.

    A new model of consciousness has recently been published which you and your readers may find interesting. It is entitled “The Computational Manifold Approach to Consciousness and Symbolic Processing in the Cerebral Cortex”. A one page overview of how it is possible to think entirely with images is available on the www.gmanif.com web site. The computational results tab also contains instructions on how to obtain the software.

  8. on 17 Nov 2008 at 10:53 am Bernis

    je suis étudiant en dea info. et mon sujet porte sur les réseau de neurone. je pense que tu pourrai beaucoup m’apporter puisque toi aussi tu es ds le domaine. ce domaine m’intéresse de plus en plus.
    je suis arrivé sur ton blog parceque je fouillais sur le net les infos par rapports a la CPA( component principle analysis) et NLCPA(Non-Linear CPA)j’aimerai bien cerner le sujet.

  9. on 24 Nov 2008 at 11:48 am Francois Rivest

    Salut Bernis,
    Les références classiques pour les PCA et ICA sont respectivements:
    Principal Component Neural Networks. Diamantaras & Kung.
    Independent Component Analysis. Hyvarinen, Karhunen & Oja.
    Ce dernier contient un chapitre sur la PCA non-linéaire.
    F

  10. on 25 Nov 2008 at 5:31 am Bernis

    Merci beaucoup pour L’info. j’ai fouillé le bord en vain dans notre biblio. es ce que vous ne pourriez pas avoir un support numérique. j’ai trouvé quelque articles sur le net de:
    Mark A. Kramer
    Laboratory for Intelligent Systems in Process Engineering, Dept. of Chemical Engineering,
    Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139

    donc voici l’asbtract:
    Nonlinear principal component analysis is a novel technique for multivariate data analysis, similar to the well-known method of principal component analysis. NLPCA, like PCA, is used to identify and remove correlations among problem variables as an aid to dimensionality reduction, visualization, and exploratory data analysis. While PCA identifies only linear correlations between variables, NLPCA uncovers both linear and nonlinear correlations, without restriction on the character of the nonlinearities present in the data. NLPCA operates by training a feedforward neural network to perform the identity mapping, where the network inputs are reproduced at the output layer. The network contains an internal “bottleneck” layer (containing fewer nodes than input or output layers), which forces the network to develop a compact representation of the input data, and two additional hidden layers. The NLPCA method is demonstrated using time-dependent, simulated batch reaction data. Results show that NLPCA successfully reduces dimensionality and produces a feature space map resembling the actual distribution of the underlying system parameters.

    c’est intérressant mais un peu comcpact pour moi j’aimerai aller encore en profondeur il y a beaucoup de notion qui m’échappe

  11. on 28 Nov 2008 at 10:49 am Francois Rivest

    Il y a plusieurs variantes de NLPCA et toutes ne veulent pas dirent la même chose. Je crois que celle dont tu parles est centrée sur l’utilisation d’autoassociateurs avec une couche non linéaire.

    Kramer (1991) AIChE Journal, 37(2):233-243, 1991.
    Oja (1991) ICANN ‘91, 737-745.
    Voir aussi
    Duda, Hart & Stork (2001) Pattern Classification(2nd ed). Ch. 10.13, pp. 568-570.

    Suppose que tu as un réseau de neurones (tous linéaires) avec une couche cachée (N neurones) plus petite que ton nombre de dimensions et que tu entraînes le réseau à reproduire les entrées en sortie (tes entrées sont aussi tes cibles de sorties). Ce réseau est un autoassociateur. Si ma mémoire est bonne, les neurones de la couche cachée représentent les données dans l’espace des N composantes principles.

    La version non-linéaire implique d’ajouter entre les entrées et la couche cachée ainsi que entre la couche cachée et les sorties, une couche cachée de neurones non-linaires. Tu as alos une NLPCA (dans ce pardigme d’autoassociateur).

    NLPCA

    Figure de Duda, Hart & Stork (2001) p.569.

  12. on 05 Mar 2009 at 10:22 pm Dong Xu

    Hi. I’m doing similar stuff with you.
    Spend over 10 years on programming and now studying computational neuroscience at Stony Brook, especially interesting in the topology of network with its function.
    Could I make a friend with you?
    and my hotmail is hslinhc “AT” hotmail.com
    Best

  13. on 06 Mar 2009 at 12:02 am Francois Rivest

    Any web page Dong?

  14. on 15 Apr 2011 at 3:42 am Psycho_cog

    Bonjour,

    Je suis très content d’être tombé sur votre blog. J’envisage sérieusement d’allier l’informatique à mes études en science cognitives, avec notamment un projet autours de la modélisation d’un système multi-agent pour la perception auditive…

    Si vous avez de quelconques liens/idées/conseils sur ces fameux systèmes multi-agent, je suis preneur! (quel langage? des conseils pour les coder?) Mon mail est fourni avec le commentaire.

    Au passage, je suis aussi l’auteur du blog http://psychologie-cognitive.blogspot.com/ , regroupant des résumés d’articles en sciences cognitives, en français, cela peut vous intéresser!

  15. on 15 Apr 2011 at 9:02 am Francois Rivest

    Merci pour le lien, ton blogue semble très intéressant. J’ai bien des idées, mais elles sont définitivement trop vagues sur ce sujet.

    À quelle Université es-tu? Avec qui travailles-tu?

  16. on 13 May 2011 at 8:53 pm Physics

    Bonjour Francois Rivest. Je trouve que la création de ton site est une belle initiative.

    Je m’intéresse moi aussi beaucoup à la neurophysiologie. Je suis présentement étudiant au bac en physique et informatique à l’université de Montreal et je me questionne quant au parcours que je devrais prendre pour atteindre mes objectifs.

    En fait, j’ai deux grandes options, soit passé par la maitrise en physique médicale (ou la neuroscience est seulement un petit champs d’activité); soit de passer par le département de neuroscience (dans ce cas je devrais faire des cours préalables en physiologie et neuro). J’ignore cependant si dans ce département, il me serait possible d’appliquer un cadre théorique propre a la physique dans l’étude du cerveau et de ses pathologies. Ici, je pense particulièrement au travaux de Penrose et l’introduction de la physique quantique dans la neuroscience.

    As-tu une idée d’un groupe de recherche que je pourrais contacter autour de ce thème ? As-tu un conseil à me donner ?

    Merci d’avance,
    JPL

  17. on 05 Jul 2011 at 12:57 pm Francois Rivest

    J’en connais très peu sur ce thème. Mais le laboratoire de Paul Cisek (UdeM) fait beaucoup de neuroscience théorique et utilise entre autre la physique dans sa modélisaiton.

Trackback URI | Comments RSS

Leave a Reply