Peter Neri

27 novembre 2020

ENS, Laboratoire des Systèmes Perceptifs, Sensory processing (vision & audition),

Computational psychophysics at the intersection of theory, data and models

invité par Fréderic Chavane


Abstract : Behavioural measurements are often overlooked by computational neuroscientists, who prefer to focus on electrophysiological recordings or neuroimaging data. This attitude is largely due to perceived lack of depth/richness in relation to behavioural datasets. In this talk, I will show how contemporary psychophysics can deliver extremely rich and highly constraining datasets that naturally interface with computational modelling. More specifically, I will demonstrate how psychophysics can be used to guide/constrain/refine computational models, and how models can be exploited to design/motivate/interpret psychophysical experiments. Examples will span a wide range of topics (from motion processing to natural scene understanding) and methodologies (from cascade models to deep learning architectures).

Peter Neri a obtenu son doctorat en 2000 à l’Université d’Oxford (UK). Il a ensuite effectué trois stages post-doctoraux, à Stanford (USA), Cambridge (UK) et Berkeley (USA). Après avoir été « University Research Fellow of the Royal Society » à Aberdeen (UK) de 2006 à 2012, il a été recruté au CNRS dans le grade de CR1 en octobre 2012, tout d’abord au Laboratoire de Psychologie de la Perception puis depuis 2014 au Laboratoire des Systèmes Perceptifs de l’ENS Paris. Il a obtenu son HDR en Janvier 2016, et a été promu au concours DR2 51/01 en 2017.

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