Sommaire | Le Département de Mathématiques Appliquées

	Samuelides Manuel Professeur Chef de Département Ingénieur de recherches à l'ONERA
	Batiment Enseignement 1er étage E76 Tel : +33 0562178106 Fax : +33 0562178345 Email : samuelid@supaero.fr

L'ENSEIGNEMENT

• Responsabilités de programmes d'enseignement

  Première Année Ingénieurs
  Majeure Mathématiques-Informatique-automatique de seconde année
  Approfondissement de troisième année d'imagerie spatiale
  Approfondissement de troisième année d'ingénierie financière
  Formation doctorale de Mathématiques Appliquées

• Responsabilités de cours

  Harmonisation mathématiques MP
  Analyse Harmonique
  Probabilités
  Optimisation numérique
  Statistique appliquée
  Réseaux neuronaux et apprentissage

LA RECHERCHE

• Dynamiques complexes des réseaux de neurones aléatoires récurrents.
  
  Il s'agit d'étudier dans quelles conditions la dynamique de ces réseaux peut devenir chaotique et de décrire leur comportement en particulier dans des situations d'apprentissage nous avons obtenu récemment des résultats sur les modèles à deux populations (lois des grands nombres, bifurcations des équations de champ moyen). Ce projet est soutenu par le GIS Sciences de la Cognition.

• Filtrage et contrôle par apprentissage.

  L'estimation et la minimisation de l'erreur d'innovation permettent d'identifier des systèmes dynamiques bruités et partiellement mesurés. En collaboration avec M.Lion, nous utilisons le principe de la rétro-propagation récurrente pour identifier l'état de systèmes dynamiques aléatoires par filtrage adaptatif.   

• Réseaux à impulsions pour la vision.

  Les modèles de réseaux neurones à couche sans rétro-action et le codage par latence de décharge semblent jouer un rôle important dans la compréhension du système visuel. Nous étudions le rôle de ces réseaux et la mise en Ïuvre d'algorithmes d'apprentissage en collaboration avec S.Thorpe(CNRS).
  
  

PUBLICATIONS

• B.Cessac, B.Doyon,M.Quoy, M.Samuelides, "Mean-Field equations, bifurcation map and route to chaos in discrete time neural networks", Physica D, [1994]

• X.Clastres, L.Freyss, M.Samuelides, G.Tarr, "Dynamical segmentation of satellite images using pulsed coupled neural networks, ICANN [1995]

• M.Quoy, B.Doyon,M.Samuelides, "Dimension reduction by learning in a discrete time chaotic neural network", WCNN, [1995]

• C.Bes, E.Hughes, M.Samuelides, "Approximation of aircraft take off performances by multilayer neural network ", ICTAI, [1996]

• X.Clastres, M.Samuelides, G.L.Tarr, "Dynamic segmentation of Satellite images using Pulse coupled Neural Networks", in " Neuro-Computation in Remote Sensing Data Analysis ", ed. I.Kanellopoulos, G.G.Wilkinson, F.Roli, J.Austin, Springer, pp.160-168 [1996].

• A.Dutech, M.Samuelides, "Word modelling by the fusion of simpler models", Proceedings of the ICS'96 International Conference of Artificial Intelligence, Kaohsiun, Taiwan, [1996]

• Samuelides, M., Doyon, B., Cessac, B. and Quoy, M. "Spontaneous dynamics and associative learning in an assymetric recurrent neural network", in Math. of Neural Networks ,Models, Algorithms and Applications, ed. S.W.Ellacott, J.C.Mason, I.J.Anderson, Kluwer Academic Publishers , pp.312-317,[1996] .

• M.Samuelides, S.Thorpe, E.Veneau: "Implementing Hebbian learning in a rank-based Neural Network", ICANN, Lausanne [1997]

• E.Dauce, M.Quoy, B.Cessac, B.Doyon, and M.Samuelides, "Self-Organization and Dynamics reduction in recurrent networks: stimulus presentation and learning " ", Neural Networks, 11, pp.521-533, Pergamon, [1998].

• JL.Rebourg, S. Serra, J.D. Muller, B. Martin, M. Samuelides, Y. Ambiehl "Un circuit integré pour la segmentation d'images par reseau de neurones couples a impulsions binaires." AAA'98 - Journees Adequation Algorithme Architecture du CEA.[1998]

• JL. Rebourg, J.-D. Muller, and M. Samuelides "SPIKE_4096: A Neural Integrated Circuit for Image Segmentation" International Conference on Evolvable Systems."[1998]

• J.Vaccaro, D.Gourion, M.Samuelides, S.Thorpe " Rank-based hebbian learning in a multi-layered network ", VIDYNN 98 Stockholm,[1998]

• E.Daucé, O.Moynot,O.Pinaud, M.Samuelides, B.Doyon, Mean-field equations reveal synchronisation in a 2-population neural network" , ESANN'99, D Facto, ed.M.Verleysen,7:12 [1999]

• M.Lion, M.Samuelides, "Linear filtering by learning the optimal gain", 6ty. St.Petersbourg Symposium on adaptive systems theory, [1999]

• O.Moynot, M.Samuelides, " Dynamics of large random recurrent neural networks: Oscillations of 2-population model", IJCNN, Washington, [1999]

CURRICULUM VITAE

• Formation:

  Ancien élève de l'Ecole Normale Supérieure (1966-1969)
  Agrégation de Mathématiques (1969)
  DES de Sciences Economiques (1971)
  Doctorat de troisième cycle en ana1yse fonctionnelle à l'Université Pierre et Marie Curie (1972)
  
  

• Expérience professionnelle :

  Assistant puis Maître de Conférences à Paris VI de 1969 à 1978.
  Professeur à l'ENSAE depuis 1978
  Ingénieur de recherche à temps partiel à l'ONERA depuis 1988.
  
  Membre élu du Conseil d'Administration de l'ENSAE
  
  Action editor de la revue "Neural Networks"..
  Membre du Comité de Rédaction de la "Gazette des Mathématiciens" ( Société Mathématique de France).
  Lecteur de la revue JESA (Journal européen des systèmes automatiques)
  
  

• Loisirs:

  Marche en montagne.
  Histoire (histoire des sciences, histoire sociale, histoire du judaïsme).
  

LIENS EXTERNES