Cours « Modélisation en neurosciences – et ailleurs »
Validation, année 2019-2020
(English instructions below).

Une présence régulière au cours est demandée pour être autorisé à valider le cours.

Modalités :

Choix d'un (ou plusieurs) article(s) en rapport avec le cours. En fonction des intérêts de l'étudiant, ce choix peut résulter d'une proposition de sa part ou de la mienne. Dans tous les cas je dois avoir donné mon accord sur le choix. Quelques suggestions sont postées ici. A partir du (des) articles(s) lu(s) : présentation (critique) + contribution personnelle (simulation numérique, analyse plus en profondeur d'un aspect mathématique...) NB : 'contribution personnelle', donc projet individuel (pas de travail en groupe). Rapport écrit (sur l'article et le travail personnel) ~ 10 pages - en français ou en anglais ; à rendre au plus tard la veille de l'oral, sous forme électronique (jean-pierre.nadal 'at' ens.fr). Présentation orale : 20mn, + 10 à 15mn de questions sur l'exposé et sur le cours. Autorisé : usage du tableau, de vidéo-projection, selon besoins. En cas de vidéo-projection, me donner une copie du document (pdf, power-point ou équivalent). Jours/heures de passage ci-dessous. Instructions in English. Regular attendance is mandatory to get credits from this Course Modalities Choice of one (or possibly several) paper(s) on a topic related to the Course. Contact me to discuss this choice, specifying the particular topics of interest to you, and/or proposing a particular paper. In any case you must obtain my agreement for the paper. Some suggestions will be posted here. What you have to do: a critical reading of the paper, + personal micro-project directly related to the paper (numerical simulation, additional mathematical analysis...). Write a report of about 10 pages, and give an oral presentation, on the paper and your personal contribution. The report should be sent to me no later than the day before the oral exam. Oral presentation : 20mns, plus 10-15mn for questions on the paper, your work, as well as on the Course. You can make use of the black/white board, and of video-projection. In that case, send me an electronic copy of your slides.


Dates et ordre de passage - mise à jour le 30/03/2020 version pdf ici

===============================================
Mardi 31 mars

10h10		Marwan Wehaiba El Khazen 
		M. Deaconu & S. Herrmann, “Hitting time for Bessel processes”

11h		Wassim Bouaziz
		TBA
11h40		Matthieu Plaszczynski
		Tishby et al, Information bottleneck
_________

14h		Mengda Li
		S I Amari , "Natural Gradient Learning for Over- and Under-Complete Bases in ICA”
14h40		Louis Dumont
		E.C.Smith & M.S.Lewicki  "Efficient Auditory Coding"

15h30		Khaoula Belahsen
		"Convolutional network layers map the function of the human visual system”
16h10		Louis Fournier
		"Synaptic Sampling: A Bayesian Approach to Neural Network Plasticity and Rewiring"
17h00		Ines Meraoumia 
		van Hateren, "Encoding of high dynamic range video with a model of human cones”

===============================================
Vendredi 3 avril

9h30		Anne-Flore Baron 
		Gerstner, Kistler, “Mathematical formulations of Hebbian learning”
10h10		Clément Chabedec 
		 "A Bayesian supervised dual-dimensionality reduction model for simultaneous decoding of LFP and spike train signals”

11h		Pierre-Emmanuel Poulet
		"Convolutional network layers map the function of the human visual system”
11h40		Nicolas Pinon 
		Huth et al, A Continuous Semantic Space Describes the Representation of Thousands of Object and Action Categories across the Human Brain
12h00		Marius Fouquerand 
		"A Neural Implementation of Wald’s Sequential Probability Ratio Test"


======================================
Mercredi 15 avril

9h30		Paul Maisondieu
		Grauwin et al, “Competition between collective and individual dynamics”, 2009
10h10		Antoine Moulin
		Predictive coding

11h		Ioana-Sabina Stoian
		W. Schultz et al, “A Neural Substrate of Prediction and Reward"
11h40		Michael Sander
		Ruderman et al, "Statistics of cone responses to natural images: implications for visual coding", & "Color opponency is an efficient representation of spectral properties in natural scenes"

14h00		Etienne Ménager
		S. Palminteri, M. Khamassi, M. Joffily & G. Coricelli, “Contextual modulation of value signals in reward and punishment learning”
14h40		Robin Louiset	
		"Convolutional network layers map the function of the human visual system”

15h30		Vera Maiboroda
		"Convolutional network layers map the function of the human visual system"

======================================