Reference number : 172-2018-2019-Q4-00030, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Queen's University at Kingston, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Kingston|Kingston, recipient postal code : K7L 3N6, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program – Ideation Fund, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation – Fonds d’idéation, program purpose english : The Ideation Fund is intended to encourage, test and validate transformative research ideas generated by teams of NRC scientific personnel and external collaborators with complementary capabilities, acting as a demonstration phase for a continually-evolving suite of research and development (R&D) deliverables at the NRC. The fund supports exploratory research through two mechanisms: the New Beginnings Initiative and the Small Teams Initiative., program purpose french : Le Fonds d’idéation vise à encourager, à mettre à l’essai et à valider les idées de recherche transformatrice des équipes scientifiques du CNRC et des collaborateurs externes dotés de capacités complémentaires. Il servira ainsi de plateforme de démonstration d’une série de produits livrables en matière de recherche-développement (R-D) en constante évolution au CNRC. Le Fonds appuie la recherche exploratoire au moyen de deux mécanismes : l’Initiative « Nouveaux débuts » et l’Initiative « Petites équipes »., agreement title english : Exploring New Trends of Deep Networks: Deep Generative Models with Capsules, agreement title french : Exploration de nouveaux développements dans le domaine des réseaux neuronaux profonds : modèles génératifs profonds dotés de capsules, agreement number : 925080, agreement value : 12500.0, agreement start date : 2019-03-15, agreement end date : 2020-03-31, description english : We wonder how symbolic and connectionist AI could converge in the next-generation deep learning algorithms. We approach this question by investigating and developing deep generative neural networks with capsules (multivariate stochastic neurons), which will represent elements of knowledge in capsules and dynamically piece together to produce novelties that make sense., description french : Nous explorons la question de savoir comment les deux approches de développement de l’intelligence artificielle — l’approche symbolique et l’approche connexionniste — pourraient converger dans la prochaine génération d’algorithmes d’apprentissage profond. Nous approchons cette question en créant et en étudiant des réseaux neuronaux génératifs profonds dotés de capsules (neurones stochastiques multivariés) dans lesquelles seront stockés des éléments de connaissance qui seront ensuite liés de manière dynamique pour faire émerger de nouvelles idées pertinentes., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators., expected results french : À court terme, les résultats prévus sont des collaborations renforcées dans l’ensemble de l’industrie, du milieu universitaire et du gouvernement afin d’appuyer l’excellence en recherche. À moyen terme, les résultats prévus sont le développement de technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada