Publications récentes (depuis 2007)

• Belkacem Abdous (Université Laval)
• Jean-François Angers (Université de Montréal)
• Masoud Asgharian (McGill University)
• Juli Atherton (McGill University)
• Yoshua Bengio (Université de Montréal)
• Martin Bilodeau (Université de Montréal)
• Yogendra P. Chaubey (Concordia University)
• Pierre Duchesne (Université de Montréal)
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• Anne-Catherine Favre (Université Laval)
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• Arusharka Sen (Concordia University)
• Russell Steele (McGill University)
• David A. Stephens (McGill University)
• David B. Wolfson (McGill University)

Belkacem Abdous

• Lakhal-Chaieb, L., Rivest, L.-P., Abdous, B., « Estimating survival and association in a semicompeting risk model », Biometrics, 64:1 (2008), 180–188.
  
• Lakhal Chaieb, L., Rivest, L.-P., Abdous, B., « Estimating survival and association in a semicompeting risks model », Biometrics, 64:1 (mars 2008), 180–188.
  

Jean-François Angers

• Angers, J.-F., Laberge-Nadeau, C., Bellavance, F., Courchesne, S., Poirier, L.-F., Allaire, V. C., « Prior model for reconstruction of contingency table », in Bayesian Statistics and Its Applications, S. K. Upadhyay, U. Singh, D. K. Dey, éd., New Delhi, Anamaya Publ., 2007.
  
• Angers, J.-F., MacGibbon, B., « Bayesian estimation of the hazard function with randomly right censored data », in Statistical Advances in the Biomedical Sciences: Clinical Trials, Epidemiology, Survival Analysis and Bioinformatics, A. Biswas, S. Datta, J. P. Fine, M. R. Segal, éd., Wiley, 2008.
  

• Desgagné, A., Angers, J.-F., « Conflicting information and location parameter inference », Metron, 65:1 (2007), 67–97.
  
• Destrempes, F., Mignotte, M., Angers, J.-F., « Localization of shapes using statistical models and stochastic optimization », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 29:9 (septembre 2007), 1603–1615.
  
• Merleau, J., Perreault, L., Angers, J.-F., Favre, A.-C., « Bayesian modeling of hydrographs », Water Resources Research, 43 (octobre 2007), W10432, 15 pages.
  
• Angers, J.-F., Biswas, A., « Bivariate versus univariate ordinal categorical data with reference to an ophtalmologic study », Journal of Statistical Computation and Simulation, 78:6 (juin 2008), 489–502.
  
• Angers, J.-F., Biswas, A., Hwang, J.-S., « Bayesian nonlinear regression for the air pollution effects on daily clinic visits in small areas of Taiwan », Communications in Statistics. Simulation and Computation, 38:7 (2009), 1534–1549.
  
• Berteaux, D., de Blois, S., Angers, J.-F., Bonin, J., Casajus, N., Darveau, M., Fournier, F., Humphries, M. M., McGill, B., Larivée, J., Logan, T., Nantel, P., Périé, C., Poisson, F., Rodrigue, D., Rouleau, S., Siron, R., Thuiller, W., Vescovi, L., « The CC-Bio project: Studying the effects of climate change on Quebec biodiversity », Diversity 2:11 (novembre 2010), 1181–1204.
  

• Angers, J.-F., Delampady, M., « Fuzzy sets in nonparametric Bayes regression », in Pushing the Limits of Contemporary Statistics: Contributions in Honor of Jayanta K. Ghosh, B. Clarke, S. Goshal, éd., IMS Collections, Beachwood, OH, Inst. Math. Stat., 2008, 89–104.
  

• Merleau, J., Angers, J.-F., Perreault, L., Favre, A.-C., « Modelling the average behaviour of a sample of curves with Bayesian regression splines », Centre de recherches mathématiques, CRM-3271, décembre 2008, 40 p.
  
• Labrecque-Synnott, F., Angers, J.-F., « Bayesian estimation and testing for continuous zero-modified models », Centre de recherches mathématiques, CRM-3304, mars 2010, 10 p.
  
• Labrecque-Synnott, F., Angers, J.-F., « Bayesian model-based clustering of continuous zero-modified data », Centre de recherches mathématiques, CRM-3305, juin 2010, 10 p.
  
• Akpoué, B. P., Angers, J.-F., « Modélisation bayésienne des niches écologiques », Centre de recherches mathématiques, CRM-3316, septembre 2011, 42 p.
  

Masoud Asgharian

• Bergeron, P.-J., Asgharian, M., Wolfson, D. B., « Covariate bias induced by length-biased sampling of failure times », Journal of the American Statistical Association, 103:482 (juin 2008), 737–742.
  
• Khodabakhshi, M., Asgharian, M., «  An input relaxation measure of efficiency in stochastic data envelopment analysis », Applied Mathematical Modelling, 33:4 (avril 2009), 2010–2023.
  
• Addona, V., Asgharian, M., Wolfson, D. B., « On the incidence-prevalence relation and length-biased sampling », The Canadian Journal of Statistics / La revue canadienne de statistique 37:2 (juin 2009), 206–218.
  

• Cosma, I. A., Asgharian, M., « Principle of detailed balance and convergence assessment of Markov Chain Monte Carlo methods and simulated annealing », arXiv:0807.3151, juillet 2008.
  

Juli Atherton

• Atherton, J., Charbonneau, B., Wolfson, D. B., Joseph, L., Zhou, X., Vandal, A. C., « Bayesian optimal design for changepoint problems », The Canadian Journal of Statistics / La revue canadienne de statistique, 37:4 (décembre 2009), 495–513.
  

Yoshua Bengio

• Bengio, Y., Learning Deep Architectures for AI, Hanover, MA, Now Publishers Inc., 2009.
  

• Bengio, Y., « On the challenge of learning complex functions », in Computational Neuroscience: Theoretical Insights into Brain Function, P. Cisek, T. Drew, J. Kalaska, éd., Progress in Brain Research, Elsevier, 2007.
  
• Bengio, Y., LeCun, Y., « Scaling learning algorithms toward AI », in Large-Scale Kernel Machines, L. Bottou, O. Chapelle, D. DeCoste, J. Weston, éd., MIT Press, 2007.
  

• Chapados, N., Bengio, Y., « Noisy $k$ best-paths for approximate dynamic programming with application to portfolio optimization », Journal of Computers, 2:1 (février 2007), 12–19.
  
• Bengio, Y., « Neural net language models », Scholarpedia, 3:1 (2008), 3881.
  
• Bengio, Y., Senécal, J.-S., « Adaptive importance sampling to accelerate training of a neural probabilistic language model », IEEE Transactions on Neural Networks, 19:4 (avril 2008), 713–722.
  
• Le Roux, N., Bengio, Y., « Representational power of restricted Boltzmann machines and deep belief networks », Neural Computation, 20:6 (juin 2008), 1631–1649.
  
• Bengio, Y., « Learning deep architectures for AI », Foundations and Trends® in Machine Learning, 2:1 (2009), 1–127.
  
• Larochelle, H., Bengio, Y., Louradour, J., Lamblin, P., « Exploring strategies for training deep neural networks », Journal of Machine Learning Research, 10 (janvier 2009), 1–40.
  
• Carreau, J., Bengio, Y., « A hybrid Pareto model for asymmetric fat-tailed data: the univariate case », Extremes, 12:1 (mars 2009), 53–76.
  
• Dugas, C., Bengio, Y., Garcia R., Bélisle, F., Nadeau, C., « Incorporating functional knowledge in neural networks », Journal of Machine Learning Research, 10 (juin 2009), 1239–1262.
  
• Bengio, Y., Delalleau, O., « Justifying and generalizing contrastive divergence », Neural Computation, 21:6 (juin 2009), 1601–1621.
  
• Carreau, J., Bengio, Y., « A hybrid Pareto mixture for conditional asymmetric fat-tailed distributions », IEEE Transactions on Neural Networks, 20:7 (juillet 2009), 1087–1101.
  
• Erhan, D., Bengio, Y., Courville, A., Manzagol, P.-A., Vincent, P., Bengio, S., « Why does unsupervised pre-training help deep learning? », Journal of Machine Learning Research, 11 (février 2010), 625–660.
  
• Rivest, F., Kalaska, J., Bengio, Y., « Alternative time representation in dopamine models », Journal of Computational Neuroscience, 28:1 (février 2010), 107–130.
  
• Le Roux, N., Bengio, Y., « Deep belief networks are compact universal approximators », Neural Computation, 22:8 (août 2010), 2192–2207.
  
• Larochelle, H., Bengio, Y., Turian, J., « Tractable multivariate binary density estimation and the restricted Boltzmann forest », Neural Computation, 22:9 (septembre 2010), 2285–2307.
  
• Bengio, Y., Delalleau, O., Simard, C., « Decision trees do not generalize to new variations », Computational Intelligence, 26:4 (novembre 2010), 449–467.
  
• Vincent, P., Larochelle, H., Lajoie, I., Bengio, Y., Manzagol, P.-A., « Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in adeep network with a local denoising criterion », Journal of Machine Learning Research, 11 (décembre 2010), 3371–3408.
  
• Bergstra, J., Bengio, Y., Louradour, J., « Suitability of V1 energy models for object classification », Neural Computation, 23:3 (mars 2011), 774–790.
  
• Breuleux, O., Bengio, Y., Vincent, P., « Quickly generating representative samples from an RBM-derived process », Neural Computation, 23:8 (août 2011), 2058–2073.
  
• Bengio, Y., Chapados, N., Delalleau, O., Larochelle, H., Saint-Mleux, X., Hudon, C., Louradour, J., « Detonation classification from acoustic signature with the restricted Boltzmann machine », Computational Intelligence (XXXX), accepté.
  

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• Larochelle, H., Erhan, D., Courville, A., Bergstra, J., Bengio, Y., « An empirical evaluation of deep architectures on problems with many factors of variation », in Proceedings of the 24th International Conference on Machine Learning, 24th International Conference on Machine Learning — ICML 2007 (Corvallis, OR, 2007), Z. Ghahramani, éd., Corvallis, OR, Omnipress, 2007, 473–480.
  
• Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., Larochelle, H., « Greedy layer-wise training of deep networks », 2006 Neural Information Processing Systems Conference (Vancouver, 2006), B. Schölkopf, J. Platt, T. Hofmann, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2007.
  
• Carreau, J., Bengio, Y., « A hybrid Pareto model for conditional density estimation of asymmetric fat-tail data », in Proceedings of the Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, March 21-24, 2007, San Juan, Puerto Rico, Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (San Juan, Puerto Rico, 2007), M. Mella, X. Shen, éd., Corvallis, OR, Omnipress, 2007, 8 pages.
  
• Le Roux, N., Bengio, Y., « Continuous neural networks », in Proceedings of the Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, March 21-24, 2007, San Juan, Puerto Rico, Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (San Juan, Puerto Rico, 2007), M. Mella, X. Shen, éd., Corvallis, OR, Omnipress, 2007, 8 pages.
  
• Vincent, P., Larochelle, H., Bengio, Y., Manzagol, P.-A., « Extracting and composing robust features with denoising autoencoders », in Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning, 25th International Conference on Machine Learnin — ICLM ‘08 (Helsinki, 2008), W. W. Cohen, A. McCallum, S. T. Roweis, éd., ACM International Conference Proceeding Series, New York, ACM, 2008, 1096–1103.
  
• Larochelle, H., Bengio, Y., « Classification using discriminative restricted Boltzmann machines
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• Le Roux, N., Manzagol, P.-A., Bengio, Y., « Topmoumoute online natural gradient algorithm », Twenty-First Annual Conference on Neural Information Processing Systems (Vancouver, BC, 2007), J. C. Platt, D. Koller, Y. Singer, S. T. Roweis, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2008, 849–856.
  
• Le Roux, N., Bengio, Y., Lamblin, P., Joliveau, M., Kégl, B., « Learning the 2-D topology of images », Twenty-First Annual Conference on Neural Information Processing Systems — NIPS 2007 (Vancouver, BC, 2007), J.C. Platt, D. Koller, Y. Singer, S. T. Roweis, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2008, 841–848.
  
• Chapados, N., Bengio, Y., « Augmented functional time series representation and forecasting with Gaussian processes », Twenty-First Annual Conference on Neural Information Processing Systems — NIPS 2007 (Vancouver, BC, 2007), J.C. Platt, D. Koller, Y. Singer, S. T. Roweis, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2008, 265–272.
  
• Larochelle, H., Erhan, D., Bengio, Y., « Zero-data learning of new tasks », in Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence , Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence — AAAI 2008 (Chicago, IL, 2008), D. Fox, C. P. Gomes, éd., Menlo Park, CA, AAAI Press, 2008, 646–651.
  
• Turian, J., Bergstra, J., Bengio, Y., « Quadratic features and deep architectures for chunking », in Proceedings of Human Language Technologies: The 2009 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Companion Volume: Short Papers, 2009 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (Boulder, CO, 2009), Stroudsburg USA, Association for Computational Linguistics 2009, 245–248.
  
• Bengio, Y., Louradour, J., Collobert, R., Weston, J., « Currinculum learning », in ICML 2009 Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning, 26th Annual International Conference on Machine Learning (Montréal, QC, 2009), L. Bottou, M. Littman, éd., New York, ACM, 2009, 41–48.
  
• Erhan, D., Manzagol, P.-A., Bengio, Y., Bengio, S., Vincent, P., « The difficulty of training deep architectures and the effect of unsupervised pre-training », in Proceedings of the Twelfth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Twelfth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics — AISTATS 2009 (Clearwater Beach, FL, 2009), D. van Dyk, M. Welling, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2009, 153–160.
  
• Turian, J., Ratinov, L., Bengio, Y., « Word representations: A simple and general method for semi-supervised learning », in Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Uppsala, 2010), Stroudsburg, PA, Association for Computational Linguistics, 2010, 384–394.
  
• Erhan, D., Courville, A., Bengio, Y., Vincent, P., « Why does unsupervised pre-training help deep learning? », in Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics — AISTATS 2010 (Sardinia, 2010), Y. W. Teh, M. Titterington, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2010, 201–208.
  
• Glorot, X., Bengio, Y., « Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks », in Proceedings of AISTATS 2010, 13th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics — AISTATS 2010, Y. W. Teh, M. Titterington, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2010, 249–256.
  
• Desjardins, G., Courville, A., Bengio, Y., Vincent, P., Delalleau, O., « Tempered Markov chain Monte Carlo for training of restricted Blotzmann machine », in Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics — AISTATS 2010 (Saddinia, 2010), Y. W. Teh, M. Titterington, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2010, 145–152.
  
• Courville, A., Eck, D., Bengio, Y., « An infinite factor model hierarchy via a noisy-or mechanism », Twenty-Third Annual Conference on Neural Information Processing Systems — NIPS 2009 (Vancouver, BC, 2009), Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2010, 405–413.
  
• Bergstra, J., Bengio, Y., « Slow, decorrelated features for pretraining complex cell-like net-works », Twenty-Third Annual Conference on Neural Information Processing Systems — NIPS 2009 (Vancouver, BC, 2009), Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams, A. Culotta, éd., Advances in Neural Information Processing Systems, Cambridge, MA, MIT Press, 2010, 99–107.
  
• Courville, A., Bergstra, J., Bengio, Y., « A spike and slab restricted Boltzmann machine », in AISTATS 2011, Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (Fort Lauderdale, FL, 2011), G. Gordon, D. Dunson, M. Dudik, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2011, 233–241.
  
• Bengio, Y., Glorot, X., Bordes, A., « Deep sparse rectifier neural networks », in AISTATS 2011, Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (Fort Lauderdale, FL, 2011), G. Gordon, D. Dunson, M. Dudik, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2011, 315–323.
  
• Bengio, Y., Bastien, F., Bergeron, A., Boulanger-Lewandowski, N., Breuel, T., Chherawala, Y., Cisse, M., Côté, M., Erhan, D., Eustache, J., Glorot, X., Muller, X., Pannetier Lebeuf, S., Pascanu, R., Rifai, S., Savard, F., Sicard, G., « Deep learners benefit more from out-of-distribution examples », in AISTATS 2011, Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (Fort Lauderdale, FL, 2011), G. Gordon, D. Dunson, M. Dudik, éd., JMLR Workshop and Conference Proceedings, Cambridge, MA, MIT Press, 2011, 164–172.
  
• Courville, A., Bergstra, J., Bengio, Y., « Unsupervised models of images by spike-and-slab RBMs », in Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, 28th International Conference on Machine Learning — ICML 2011 (Bellevue, WA 2011), L. Getoor, T. Scheffer, éd., New York, ACM, 2011, 1145–1152.
  
• Bengio, Y., Glorot, X., Bordes, A., « Domain adaptation for large­scale sentiment classification: A deep learning approach », in Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, 28th International Conference on Machine Learning — ICML 2011 (Bellevue, WA 2011), L. Getoor, T. Scheffer, éd., New York, ACM, 2011, 513–520.
  
• Rifai, S., Vincent, P., Muller, X., Glorot, X., Bengio, Y., « Contractive auto­encoders: Explicit invariance during feature extraction », in Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, 28th International Conference on Machine Learning — ICML 2011 (Bellevue, WA 2011), L. Getoor, T. Scheffer, éd., New York, ACM, 2011, 833–840.
  
• Dauphin, Y., Glorot, X., Bengio, Y., « Large­scale learning of embeddings with reconstruction sampling », in Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning, 28th International Conference on Machine Learning — ICML 2011 (Bellevue, WA 2011), L. Getoor, T. Scheffer, éd., New York, ACM, 2011, 945–952.
  
• Bordes, A., Weston, J., Collobert, R., Bengio, Y., « Learning structured embeddings of knowledge bases », in Proceedings of the Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence , Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence — AAAI-11 (San Francisco, CA, 2011), Palo Alto, CA, AAAI Press, 2011, 301–306.
  
• Mesnil, G., Dauphin, Y., Glorot, X., Rifai, S., Bengio, Y., Goodfellow, I., Lavoie, É., Muller, X., Desjardins, G., Warde-Farley, D., Vincent, P., Courville, A., Bergstra, J., « Deep learning for unsupervised transfer », Workshop on Unsupervised and Transfer Learning (Bellevue, WA, 2011), I. Guyon, G. Dror, V. Lemaire, G. Taylor, D. Silver, éd., 2011.
  
• Bengio, Y., Delalleau, O., « On the expressive power of deep architectures », in Algorithmic Learning Theory, 22nd International Conference — ALT 2011 (Espoo, 2011), J. Kivinen, C. Szepesvari, E. Ukkonen, T. Zeugmann, éd., Lecture Notes in Computer Science, Berlin, Springer, 2011, 18–36.
  

Martin Bilodeau

• Beran, R., Bilodeau, M., Lafaye de Micheaux, P., « Nonparametric tests of independence between random vectors », Journal of Multivariate Analysis, 98:9 (octobre 2007), 1805–1824.
  

Yogendra P. Chaubey

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• Chaubey, Y. P., Sen, A., « Smooth estimation of mean residual life under random censoring », in Beyond Parametrics in Interdisciplinary Research: Festschrift in Honor of Professor Pranab K. Sen, N. Balakrishnan, E. A. Peña, M. J. Silvapulle, éd., IMS Collections, Beachwood, OH, Inst. Math. Stat., 2008.
  
• Chaubey, Y. P., « Smooth estimation of multivariate distribution and density functions », in Advances in Multivariate Statistical Methods, A. SenGupta, éd., Statistical Science and Interdisciplinary Research, Singapour, World Sci. Publ., 2009.
  

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• Doosti, H., Chaubey, Y. P., « Wavelet linear density estimation for negatively dependent random variables », Current Development in Theory and Applications of Wavelets, 1:1 (avril 2007), 57–64.
  
• Chaubey, Y. P., Xu, H., « Smooth estimation of survival functions under mean residual life ordering », Journal of Statistical Planning and Inference, 137:11 (novembre 2007), 3303–3316.
  
• Chaubey, Y. P., Sen, D., « Estimator of mean in an inverse Gaussian population based on the coefficient of variation », Journal of Statistical Research, 42:1 (2008), 1–16.
  
• Chaubey, Y. P., Sen, D., Mishra, S. N., « Inference on overlap for two inverse Gaussian populations: equal means case », Communications in Statistics. Theory and Methods, 37:12 (janvier 2008), 1880–1894.
  
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• Mondal, P. K., Chaubey, Y. P., « Estimation of distinct elements of a covariance matrix: MINQUE and MINQE », Statistics and Applications, 6 (2009), 157–170.
  
• Howlader, T., Chaubey, Y. P., « Wavelet-based noise reduction by joint statistical modeling of cDNA microarray images », Journal of Statistical Theory and Practice, 3:2 (juin 2009), 349–370.
  
• Hachem, C., Fazio, P., Bartlett, K., Rao, J., Chaubey, Y. P., « Identification and transport investigation of microbial volatile organic compounds in full-scale stud cavities », Building and Environment, 44:8 (août 2009), 1691–1698.
  
• Chaubey, Y. P., Nebebe, F., Dzicielowski, K., Sen, D., « A semi-Bayesian apprpoach for estimation of joint distribution from marginal distributions », International Journal of Statistical Sciences, 9:Special Issue (septembre 2009), 273–284.
  
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