Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU). / Computational neuroscientists have hypothesized that the visual system from the retina to at least primary visual cortex is continuously fitting a latent variable probability model to its stream of perceptions. It is not known exactly which probability model, nor exactly how the fitting takes place, but known algorithms for fitting such models require conditional estimates of the latent variables. This gives us a strong hint as to why the visual system might be fitting such a model; in the right kind of model those conditional estimates can also serve as excellent features for analyzing the semantic content of images perceived. The work presented here uses image classification performance (accurate discrimination between common classes of objects) as a basis for comparing visual system models, and algorithms for fitting those models as probability densities to images. This dissertation (a) finds that models based on visual area V1's complex cells generalize better from labeled training examples than conventional neural networks whose hidden units are more like V1's simple cells, (b) presents novel interpretations for complex-cell-based visual system models as probability distributions and novel algorithms for fitting them to data, and (c) demonstrates that these models form better features for image classification after they are first trained as probability models. Visual system models based on complex cells achieve some of the best results to date on the CIFAR-10 image classification benchmark, and samples from their probability distributions indicate that they have learnt to capture important aspects of natural images. Two auxiliary technical innovations that made this work possible are also described: a random search algorithm for selecting hyper-parameters, and an optimizing compiler for matrix-valued mathematical expressions which can target both CPU and GPU devices.

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The notion that learning and memory processes are highly dependent on central cholinergic neurotransmission has been widely accepted. However, studies documenting the importance of Acetylcholine (ACh) in attention have led some to suggest that attention impairments may underlie the deficits in learning and memory resulting from cholinergic disruptions. Using a visual discrimination task, I attempted to discern whether performance impairments by Scopolamine were predominantly due to the importance of muscarinic receptor integrity in attention, or memory consolidation in learning. Rats were trained in a visual discrimination task using a Y-shaped water maze apparatus. To successfully navigate to a hidden platform located in one of the two goal arms, rats learned to discriminate between 2 distinct visual cues, indicating the platform’s presence (CS+) or absence (CS-), respectively. Following task acquisition, testing continued using a combination of Regular trials (RT; both CS+ and CS- present) and Probe trials (PT; only one of the cues present). Results indicated that performance on PT was impaired due to greater task difficulty under conditions of reduced information, while Scopolamine (1 mg/kg) further impacted PT performance without affecting RTs. In a second experiment, PTs were administered with the platform present to provide reinforcement and a learning opportunity. Animals still exhibited poorer PT performance, but rapidly learned to rely on a single cue for accurate platform localization. Interestingly, this learning was not apparent under conditions of Scopolamine treatment (1 mg/kg), even though RT performance was completely unaffected. To examine experience-dependent changes in neuronal responding after visual discrimination learning, a subset of animals were anesthetised and visual evoked potentials (VEPs) in V1 and area CA1 of the hippocampus were recorded in response to CS+, CS-, and novel stimuli. In both the V1 and CA1, the VEP amplitudes elicited to familiar and novel stimuli were not significantly different. First, these experiments demonstrate the importance of the cholinergic system in sustaining visual attention and acquiring a new single-cue strategy. Furthermore, the null electrophysiology findings do not rule out the plastic response properties of the mature V1 and CA1, but remind us of the complex nature of memory encoding in the brain. / Thesis (Master, Psychology) -- Queen's University, 2011-09-16 13:50:24.045

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Face recognition is often described as the process of identifying and verifying people in a photograph by their face. Researchers have recently given this field increased attention, continuously improving the underlying models. The objective of this study is to implement a real-time face recognition system using one-shot learning. “One shot” means learning from one or few training samples. This paper evaluates different methods to solve this problem. Convolutional neural networks are known to require large datasets to reach an acceptable accuracy. This project proposes a method to solve this problem by reducing the number of training instances to one and still achieving an accuracy close to 100%, utilizing the concept of transfer learning.

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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / Les études rapportant la présence de comportements d'orientation visuelle suite à la stimulation du champ hémianopsique de sujets hémisphérectomisés ont accentué le débat sur les mécanismes neuronaux de la vision résiduelle. Contrairement au primate déstrié, chez qui la lésion est restreinte au cortex visuel primaire (Vl), les aires corticales extrastriées ipsilésionelles ne peuvent être invoquées comme responsables des fonctions résiduelles chez le sujet hémisphérectomisé. Ainsi, l'étendue et la nature des comportements visuels dans le champ aveugle de sujets hémisphérectomisés doivent dépendre de l'état des voies neuronales sous-corticales échappant aux effets dégénératifs de la lésion. Des études récentes mettent en doute les capacités visuelles de sujets hémisphérectomisés. En effet, en utilisant des méthodes contrôlant plus adéquatement la diffusion de lumière intra- et extraoculaire, on rapporte l'incapacité de ces patients à générer des saccades réflexives en réponse à la stimulation visuelle du champ hémianopsique. Les résultats comportementaux négatifs mettent en doute l'intégrité anatomique du système visuel sous-cortical de ces sujets. De façon à évaluer le potentiel fonctionnel des structures pouvant être à la base de la vision résiduelle suite à une hémisphérectomie, nous avons investigué l'état anatomique de 5 structures sous-corticales chez le singe vert (Cercopithecus Aethipos Sabeus) ayant subi une hémisphérectomie péri-natale. En premier lieu, nos résultats démontrent que la voie rétino-géniculo-striée dégénère massivement suite à l'ablation corticale. La presque totalité des cellules de projection du corps genouillé latéral (CGL) dégénère suite à la lésion tandis que près de 80% des cellules ganglionnaires rétiniennes (CGR) de type P0 meurent en raison de la perte de leur unique cible synaptique. Malgré cette forte dégénérescence, nous notons la présence d'une population résiduelle d'interneurones et de terminaux rétiniens dans les couches parvo- et magnocellulaires du CGL. Deuxièmement, nos études ont démontré la remarquable préservation de la voie rétino-tectale. Le colliculus supérieur (CS) ipsilatéral à la lésion, malgré une perte neuronale moyenne de l'ordre de 29,9%, conserve une activité métabolique et une densité cellulaire comparables à celles observées dans le CS controlésionnel. De plus, la distribution de terminaisons rétiniennes dans les couches superficielles du CS est similaire à celle d'un singe normal. Nos résultats démontrent aussi la présence d'une distribution nonnale de cellules ganglionnaires rétiniennes se projetant au CS, à savoir les CGR de types Pa et Py. Deux structures sous-corticales reliées au CS et pouvant jouer un rôle dans la vision résiduelle sont peu affectées par la lésion. En effet, le noyau prégéniculé (PGN) subit une faible atrophie en réponse à l'ablation corticale tandis que la surface marquée de terminaux rétiniens diminue de 18.5%. La subtantia nigra (SN), structure impliquée dans la récupération de comportements visuels suite à une lésion corticale massive chez le chat, ne semble pas affectée par la lésion, tant au niveau du nombre de cellules qu'au niveau de l'activité métabolique. Nos résultats suggèrent deux interprétations à la lumière des résultats comportementaux contradictoires: 1) le système visuel sous-cortical rétino-tectal pourrait être à la base des comportements visuels résiduels observés chez le primate hémisphérectomisé 2) malgré un système rétino-tectal conservant des capacités de traitement du signal visuel, l'apport des aires corticales extrastriées est nécessaire à l'expression de comportements visuels résiduels.

Dans la représentation centrale du champ visuel, la disparité rétinienne horizontale est impliquée directement dans la perception stéréoscopique. Son implication en vision périphérique est moins évidente tout comme celui de la disparité verticale dont le rôle fonctionnel reste controversé.<br />Par des enregistrements extra-cellulaires réalisés chez le singe vigile, nous montrons que la disparité horizontale est codée de façon préférentielle dans la représentation fovéale du champ visuel du cortex visuel primaire (aire V1). En périphérie, les interactions fortes entre disparités horizontales et verticales et leur lien étroit avec la sélectivité à l'orientation (en accord avec le modèle d'énergie binoculaire) suggèrent leur implication dans la construction du percept stéréoscopique dans les zones excentrées du champ visuel. De plus les modulations de l'activité visuelle des neurones par la direction du regard que nous observons dans l'aire V1 également, nous permettent de conclure que le cortex visuel primaire participe aux mécanismes neuronaux de reconstruction de l'espace tridimensionnel.

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