diff --git a/index.html b/index.html index 2b20ed6..de4f7f6 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -224,14 +224,14 @@ window.Quarto = {
Date de publication
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

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Journaux

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-Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre +Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre

@@ -282,14 +282,14 @@ Agenda
GNN
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Finir le papier :
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-6 oct. 2025 +20 oct. 2025
Louis Lacoste @@ -297,7 +297,7 @@ Louis Lacoste
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9 réseaux - ARI pour le clustering avec modèles iid, procédure descendante et descendante&ascendante

@@ -574,7 +574,7 @@ Louis Lacoste
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Baldock iid

diff --git a/listings.json b/listings.json index 050b27e..378b211 100644 --- a/listings.json +++ b/listings.json @@ -2,7 +2,7 @@ { "listing": "/index.html", "items": [ - "/suivi/2025-41/2025-41.html", + "/suivi/2025-42/2025-42.html", "/suivi/2025-38/2025-38.html", "/suivi/2025-35/2025-35.html", "/suivi/2025-33/2025-33.html", diff --git a/search.json b/search.json index 201fb0c..d84917e 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -266,11 +266,39 @@ "text": "A continuer\n\nRésultats simus NA Erreur pour certaines conditions : Pour NA robustness générer nb_rep collections de taille M=2 et prélever \\epsilon_{max}n_r n_c liens à retirer puis pour les \\epsilon < \\epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps en attente des résultats MIGALE.\nLire Biological Networks - François Képès\nJ’ai esquissé des bouts d’intro\nRelancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE\n\n\nCorrection méthodo\n\nIdée Pierre : Regarder la contribution au BICL de la collection des réseaux et comparer au sep BICL pour essayer de repérer les outliers. En regardant la vbound (pas la pénalité) de chaque réseau dans le joint vs sa vbound dans le sep -> Résultats : pas de différences majeures entre les réseaux avec le rapport vbound_joint/vbound_sep, les outliers ne sont pas marqués.\nRegarder si plutôt que k médioid possible meilleurs résultats avec d’autres distances hclust avec min, max etc… -> L’algo PAM donne des clusters équilibrés sans séparer les outliers Je regarde avec plutôt des hclust avec métrique single pour séparer les outliers.\nVoir si in fine possible de repérer des outliers à partir de ces nouvelles métriques\nRegarder la répartition de densité dans les réseaux sub-doré -> déséquilibrée\n\n\nEn faisant des clusterings par densité on constate qu'avec un modèle iid pour des réseaux dont la densité est entre :\n- 0 et 0.05 : Baldock et Souza tout le monde se retrouvait ensemble avec *Partitioning around medoids*\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !\n\n\n\nLancer clustering auteur par auteur du sub-Doré : 5 collections différentes dans l’idée.\nUne fois fait, Sophie ne trouve pas que ce soit le plus pertinent pour illustrer le clustering. Plus intéressant de garder le clustering de données simulées (M = 30) et se servir des exemples dessous et des parcours exhaustif des possibilités de partitionnement comme comparatif.\n\nBaldock\n\n\n\nAlluvial Baldock\n\n\n\n\nGibson\n\n\n\nAlluvial Gibson\n\n\n\n\nSouza\n\n\n\nAlluvial Souza\n\n\n\n\nTraveset\n\n\n\nAlluvial Traveset\n\n\n\n\nTrojelsgaard\n\n\n\nAlluvial Trojelgaard" }, { - "objectID": "suivi/2025-13/2025-13.html", - "href": "suivi/2025-13/2025-13.html", - "title": "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars", + "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html", + "href": "suivi/2025-29/2025-29.html", + "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", "section": "", - "text": "Cette semaine j’ai :\n\nFini d’intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour uni et bipartites& cli …) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.\nRelancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock\n\n\n\n\nBaldock iid\n\n\n\n\n\nBaldock pi\n\n\n\n\n\nBaldock rho\n\n\n\n\n\nBaldock pirho\n\n\n\nRelancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens\n\nPour noisy \\alpha:\n\nPlan de simulation 2 collections (d\\in (1,2)) avec M = 30 soit 15 réseaux par type. n_r = n_c = 120 et \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\\\\n 0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\\\\n 0.2& 0.15& 0.15& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.15& 0.15\\\\\n 0.15& 0.8& 0.15\\\\\n 0.15& 0.15& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\epsilon \\in (0, 0.01, \\dots 0.05) qui est l’écart-type d’une \\mathcal{N}_{Q_1^d \\times Q_2^d}(0,\\epsilon^2) = vec(N^m), \\forall m \\in (1,\\dots, M). Et \\forall m, X^m \\sim LBM_{n_r,n_c}(Q_1^d, Q_2^d, \\alpha_d + N^m, \\pi_d, \\rho_d)\nRésultats : \n\nPour noisy links:\n\nPlan de simu M = 30, n_r = n_c = 120. \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\\\\n 0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\\\\n 0.2& 0.05& 0.05& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.05& 0.05\\\\\n 0.05& 0.8& 0.05\\\\\n 0.05& 0.05& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\epsilon \\in (0, 0.05, \\dots 0.5), indices de la matrice = sample.int(n_r \\times n_c, size = n_r \\times n_c \\times \\epsilon). Les indices tirés inverse la valeur du lien (1 -> 0, 0 -> 1)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nClear links\n\n\n\n\n\n\n\nNoisy links\n\n\n\n\n\n\nFigure 1\n\n\n\n\nRelancer simulations robustesse aux NAs\nChanger les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model." + "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\nPour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#todo-list", + "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#todo-list", + "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", + "section": "", + "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\nPour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#biblio-à-faire", + "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#biblio-à-faire", + "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", + "section": "Biblio à faire", + "text": "Biblio à faire\n\nRegarder Transport optimal graphes bipartite.\nHDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, Largest Gap" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#lectures-en-cours", + "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#lectures-en-cours", + "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", + "section": "Lectures en cours 📚", + "text": "Lectures en cours 📚\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n⌛ Aitchison (1982), en cours\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)\n\n\n\nLargest Gaps\n\n❗📖 Brault et Channarond (2023)\n❗📖 Channarond, Daudin, et Robin (2012) le papier qui introduit le Largest Gaps" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#a-discuter", + "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#a-discuter", + "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", + "section": "A discuter", + "text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n\nThèse\n\nFaire préz CSI\nFaire rapport CSI\n\n\n\nInterprétation écologiques résultats de Baldock\n\n⌛ Point avec Elisa, oui on relance\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS" }, { "objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html", @@ -333,78 +361,50 @@ "href": "index.html#journaux", "title": "Journal suivi de la thèse", "section": "Journaux", - "text": "Journaux\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n6 oct. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 38 2025 : 15 septembre - 19 septembre\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n19 sept. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 35 2025 : 25 août - 29 août\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n29 août 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 33 2025 : 11 août - 15 août\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n14 août 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n15 juil. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n7 juil. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n30 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n20 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n13 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 22 2025 : 26 mai - 30 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 21 2025 : 26 mai - 30 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n23 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n16 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n9 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n2 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n25 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 16 2025\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n18 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n4 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 14 2025 : 24-28 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 13 2025 : 17-21 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n17 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant" + "text": "Journaux\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n20 oct. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 38 2025 : 15 septembre - 19 septembre\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n19 sept. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 35 2025 : 25 août - 29 août\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n29 août 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 33 2025 : 11 août - 15 août\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n14 août 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n15 juil. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n7 juil. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n30 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n20 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n13 juin 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 22 2025 : 26 mai - 30 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 21 2025 : 26 mai - 30 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n23 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 20 2025 : 12 mai - 16 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\nGNN\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n16 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n9 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 18 2025 : 28 avril - 2 mai\n\n\n\ncolBiSBM\n\ninférence\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n2 mai 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 17 2025 : 24 avril - 25 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n25 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 16 2025\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n18 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 15 2025 : 31 mars-4 avril\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n4 avr. 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 14 2025 : 24-28 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n28 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nBilan semaine 13 2025 : 17-21 mars\n\n\n\ncolBiSBM\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n17 mars 2025\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant" }, { - "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html", - "href": "suivi/2025-41/2025-41.html", - "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", + "objectID": "suivi/2025-13/2025-13.html", + "href": "suivi/2025-13/2025-13.html", + "title": "Bilan semaine 13 2025 : 17-21 mars", "section": "", - "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\nÉcrire en annexe le BIC-L, faire attention à ajouter l’entropie à la toute fin en mentionnant\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Cette semaine j’ai :\n\nFini d’intégrer à colSBM tous les changements (clustering dérecursifier pour uni et bipartites& cli …) et contacter Saint-Clair pour passer colSBM sous GrossSBM.\nRelancer et obtenus les résultats pour le clustering sur les réseaux Baldock\n\n\n\n\nBaldock iid\n\n\n\n\n\nBaldock pi\n\n\n\n\n\nBaldock rho\n\n\n\n\n\nBaldock pirho\n\n\n\nRelancer et obtenus les résultats pour les simus ajoutant du bruits sur les structures et liens\n\nPour noisy \\alpha:\n\nPlan de simulation 2 collections (d\\in (1,2)) avec M = 30 soit 15 réseaux par type. n_r = n_c = 120 et \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.15\\\\\n 0.6& 0.2& 0.15& 0.15\\\\\n 0.2& 0.15& 0.15& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.15& 0.15\\\\\n 0.15& 0.8& 0.15\\\\\n 0.15& 0.15& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\epsilon \\in (0, 0.01, \\dots 0.05) qui est l’écart-type d’une \\mathcal{N}_{Q_1^d \\times Q_2^d}(0,\\epsilon^2) = vec(N^m), \\forall m \\in (1,\\dots, M). Et \\forall m, X^m \\sim LBM_{n_r,n_c}(Q_1^d, Q_2^d, \\alpha_d + N^m, \\pi_d, \\rho_d)\nRésultats : \n\nPour noisy links:\n\nPlan de simu M = 30, n_r = n_c = 120. \\pi_1 = \\begin{pmatrix} 0.5, 0.3, 0.2\\end{pmatrix},~\n \\rho_1 = \\begin{pmatrix}0.4, 0.3, 0.2, 0.1\\end{pmatrix},~\n \\alpha_1 = \\begin{pmatrix}\n 0.85& 0.4& 0.2& 0.05\\\\\n 0.6& 0.2& 0.05& 0.05\\\\\n 0.2& 0.05& 0.05& 0.7\n \\end{pmatrix}\n \\pi_2 = (0.5, 0.3, 0.2),~\n \\rho_2 = (0.45, 0.3, 0.25),~\n \\alpha_2 = \\begin{pmatrix}\n 0.65& 0.05& 0.05\\\\\n 0.05& 0.8& 0.05\\\\\n 0.05& 0.05& 0.4\n \\end{pmatrix}\n\\epsilon \\in (0, 0.05, \\dots 0.5), indices de la matrice = sample.int(n_r \\times n_c, size = n_r \\times n_c \\times \\epsilon). Les indices tirés inverse la valeur du lien (1 -> 0, 0 -> 1)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nClear links\n\n\n\n\n\n\n\nNoisy links\n\n\n\n\n\n\nFigure 1\n\n\n\n\nRelancer simulations robustesse aux NAs\nChanger les plots résultats NAs pour faire sous-plots comparant sep vs model." }, { - "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#todo-list", - "href": "suivi/2025-41/2025-41.html#todo-list", - "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", + "objectID": "suivi/2025-42/2025-42.html", + "href": "suivi/2025-42/2025-42.html", + "title": "Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre", "section": "", - "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\nÉcrire en annexe le BIC-L, faire attention à ajouter l’entropie à la toute fin en mentionnant\nFusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit)\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\nÉcrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\nIdée clustering unipartite graphes des métros\n\n \n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\n✅ Écrire en annexe le BIC-L, faire attention à ajouter l’entropie à la toute fin en mentionnant\n⌛ Fusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit). En train de reproduire les résultats, AUC stable autour de 0.7\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\n⌛ Écrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”: Commencé contenu à déterminer avec Pierre et Sophie\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\n\n\n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" }, { - "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#biblio-à-faire", - "href": "suivi/2025-41/2025-41.html#biblio-à-faire", - "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", + "objectID": "suivi/2025-42/2025-42.html#todo-list", + "href": "suivi/2025-42/2025-42.html#todo-list", + "title": "Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre", + "section": "", + "text": "Finir le papier :\n\nRe-structurer le plan, mon plan, Donnet et Barbillon, échelle méso et comparaison inter réseau et noeuds non partagés.\n✅ Écrire en annexe le BIC-L, faire attention à ajouter l’entropie à la toute fin en mentionnant\n⌛ Fusionner VGAE et information transfer (missing links seulement) donc refaire tourner sur même données qu’en R. A adapter pour Python et pouvoir intégrer dans la figure. (raccourcit). En train de reproduire les résultats, AUC stable autour de 0.7\nRemplacer Information tranfer on simu par Network partitioning.\n⌛ Écrire le poster avec un titre aguicheur “Are my pollinators your pollinators: …”: Commencé contenu à déterminer avec Pierre et Sophie\n\nMaitriser graphtools de Peixoto pour essayer d’utiliser l’arbre taxonomique sur graphe de cooccurence inférer par SparCC\nMaitriser SparCC\nFaire LBM sur niveau taxonomique grossier, initialiser avec le résultat pour un niveau plus fin et ainsi de suite.\nClustering unipartite j’ai cassé une fonction de distance à vérifier et réparer\n\n\n\nPour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ A Roscoff avec Julie et Pierre nous avons constaté que c’était l’extraction des dyades pour le calcul des métriques qui était incorrecte. Maintenant c’est corrigé et ça fonctionne ! En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n⚠️ Discuter intersection simulations\nClustering sur Doré :\n\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\n\n⌛ Chamberlain et al semble intéressant à regarder ! Voir le Rmarkdown\n\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\neasy16s : se renseigner sur\n\n\\alpha, \\beta diversité\nHeatmap\nVoir avec Mahendra à l’occasion du CSI\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-42/2025-42.html#biblio-à-faire", + "href": "suivi/2025-42/2025-42.html#biblio-à-faire", + "title": "Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre", "section": "Biblio à faire", "text": "Biblio à faire\n\nRegarder Transport optimal graphes bipartite." }, { - "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#lectures-en-cours", - "href": "suivi/2025-41/2025-41.html#lectures-en-cours", - "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", + "objectID": "suivi/2025-42/2025-42.html#lectures-en-cours", + "href": "suivi/2025-42/2025-42.html#lectures-en-cours", + "title": "Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre", "section": "Lectures en cours 📚", "text": "Lectures en cours 📚\n\nHDR Vincent Brault\n\n⌛ Chap 2 : Creuser l’idée de maximiser l’énergie libre, très intéressant regarder le critère CARI et lire Robert et al 2021. Actuellement p32 du manuscrit\nChap 3\n\n\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n⌛ Aitchison (1982), en cours\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)\n\n\n\nLargest Gaps\n\n❗📖 Brault et Channarond (2023)\n❗📖 Channarond, Daudin, et Robin (2012) le papier qui introduit le Largest Gaps" }, { - "objectID": "suivi/2025-41/2025-41.html#a-discuter", - "href": "suivi/2025-41/2025-41.html#a-discuter", - "title": "Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre", + "objectID": "suivi/2025-42/2025-42.html#a-discuter", + "href": "suivi/2025-42/2025-42.html#a-discuter", + "title": "Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre", "section": "A discuter", "text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n\nThèse\n\nFaire préz CSI\nFaire rapport CSI\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS" }, - { - "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html", - "href": "suivi/2025-29/2025-29.html", - "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", - "section": "", - "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\nPour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" - }, - { - "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#todo-list", - "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#todo-list", - "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", - "section": "", - "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\n😫 bug encore. S’assurer que ça marche et relancer\n\n⌛ En fait je donne tous les degrés donc le GNN a juste à retrouver les arêtes non vues.Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant Pour corriger cet effet :\n\nDonner la matrice identité comme features\nCorriger les degrés calculés.\n\n✅ Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM\nPour s’assurer que colBiSBM marche, il faut comparer avec une proportion de :\n\nMissing links, ie des faux zéros\nNA en Missing at random (MAR)\n\nFaible performances de l’inférence :\n\nVérifier que les conditions d’identifiabilité des modèles fautifs sont bien remplies.\nRécupérer des jeux de paramètres et essayer de reproduire les résultats.\n\nClustering sur Doré :\n\nDésaggréger les réseaux et relancer le clustering sur certains auteurs.\nRegarder pour les couples date+nom les études et le nombre de réseaux analysables (Possible demander à Élisa)\nClusteriser sur la base des noms et voir parmi les réseaux Européens (désagrégés ?)\nSi M > 10, alors voir si je retrouve les mêmes résultats que dans les études.\n\n\n\n\nAUC values for colBiSBM, sep-BiSBM and VGAE models across cities\n\n\n\n\n\n\n\nAUC\n\n\n\n\n\nCity\n\n\ncolBiSBM\n\n\nsep-BiSBM\n\n\nUntuned VGAE\n\n\n\n\n\n\nBristol\n\n\n0.841\n\n\n0.824\n\n\n1\n\n\n\n\nEdinburgh\n\n\n0.882\n\n\n0.883\n\n\n1\n\n\n\n\nLeeds\n\n\n0.873\n\n\n0.852\n\n\n1\n\n\n\n\nReading\n\n\n0.845\n\n\n0.837\n\n\n1\n\n\n\n\n\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Bernoulli\n\n\n\nEn Bernoulli pas de forme analytique non plus : Pour \\alpha_{qr}: \\sum_{m=1}^M \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\alpha_{qr}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0 \\Leftrightarrow \\sum_m \\frac{e^m_{qr}}{\\alpha_{qr}} + \\frac{1}{\\alpha_{qr}+\\delta_m-1} (n^m_{qr}-e^m_{qr}) = 0\nEt pour \\delta_m: \\sum_{i=1}^{n_1^m} \\sum_{j=1}^{n_2^m} \\sum_{q=1}^{Q_1} \\sum_{r=1}^{Q_2} \\tau_{iq}^{1,m}\\tau_{jr}^{2,m}(\\frac{X_{ij}^m}{\\delta_{m}} + \\frac{(1-X_{ij}^m)}{\\alpha_{qr} + \\delta_m -1}) = 0\n\n\n\n\n\n\n\n\n\\delta additif Poisson\n\n\n\nForme analytique mais risque de confusion ? \\widehat{\\delta_m} = \\frac{\\sum_{q,r} e^m_{qr}}{\\sum_{q,r} n^m_{qr}},~\\widehat{\\alpha_{qr}} = \\frac{\\sum_{m} e^m_{qr}}{\\sum_{m} n^m_{qr}} \n\n\n\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nInférence finie mais résultats pas fous:\n\n\n\nThe proportion of dataset where the correct number of blocks is selected.\n\n\n\n\n\n\n\niid\n\n\n\n\n\\pi\n\n\n\n\n\\rho\n\n\n\n\n\\pi\\rho\n\n\n\n\n\n\\epsilon_{\\alpha}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_1} \\gt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\lt 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} = 4}\n\n\n\\bm{1}_{\\widehat{Q_2} \\gt 4}\n\n\n\n\n\n\n0.00\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.03\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n\n\n0.06\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.24 \\pm 0.04\n\n\n0.76 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.33 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.02 \\pm 0.01\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n0.78 \\pm 0.04\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.09\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.1 \\pm 0.03\n\n\n0.9 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n\n\n0.12\n\n\n0\n\n\n0.94 \\pm 0.02\n\n\n0.06 \\pm 0.02\n\n\n0\n\n\n0.91 \\pm 0.03\n\n\n0.09 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.26 \\pm 0.04\n\n\n0.74 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.83 \\pm 0.04\n\n\n0.17 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.15\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.86 \\pm 0.03\n\n\n0.14 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.34 \\pm 0.05\n\n\n0.66 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.3 \\pm 0.04\n\n\n0.7 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.81 \\pm 0.04\n\n\n0.19 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.8 \\pm 0.04\n\n\n0.2 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.18\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.36 \\pm 0.05\n\n\n0.64 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.35 \\pm 0.05\n\n\n0.65 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.87 \\pm 0.03\n\n\n0.13 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.21\n\n\n0\n\n\n0.92 \\pm 0.03\n\n\n0.08 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.89 \\pm 0.03\n\n\n0.11 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.39 \\pm 0.05\n\n\n0.61 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n0\n\n\n0.84 \\pm 0.04\n\n\n0.16 \\pm 0.04\n\n\n\n\n0.24\n\n\n0\n\n\n0.88 \\pm 0.03\n\n\n0.12 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.47 \\pm 0.05\n\n\n0.53 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n1\n\n\n0\n\n\n0\n\n\n0.99 \\pm 0.01\n\n\n0.01 \\pm 0.01\n\n\n0\n\n\n0.4 \\pm 0.05\n\n\n0.6 \\pm 0.05\n\n\n0\n\n\n0.85 \\pm 0.03\n\n\n0.15 \\pm 0.03\n\n\n0\n\n\n0.82 \\pm 0.04\n\n\n0.18 \\pm 0.04\n\n\n\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM.\n\nAjouter le produit par \\delta là où nécessaire\nAjouter les modèles \\delta, \\delta\\pi, \\dots et les blocs conditionnels\nAjouter les tests unitaires adéquats et les vérifier\n\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nTabNet pratiquer les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=} Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}\n\n\n\nPlus sur le temps long, à regarder\n\nGT causalité\nDaria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)" - }, - { - "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#biblio-à-faire", - "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#biblio-à-faire", - "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", - "section": "Biblio à faire", - "text": "Biblio à faire\n\nRegarder Transport optimal graphes bipartite.\nHDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, Largest Gap" - }, - { - "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#lectures-en-cours", - "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#lectures-en-cours", - "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", - "section": "Lectures en cours 📚", - "text": "Lectures en cours 📚\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n⌛ Aitchison (1982), en cours\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)\n\n\n\nLargest Gaps\n\n❗📖 Brault et Channarond (2023)\n❗📖 Channarond, Daudin, et Robin (2012) le papier qui introduit le Largest Gaps" - }, - { - "objectID": "suivi/2025-29/2025-29.html#a-discuter", - "href": "suivi/2025-29/2025-29.html#a-discuter", - "title": "Bilan semaine 29 2025 : 15 juillet - 18 juillet", - "section": "A discuter", - "text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n\nThèse\n\nFaire préz CSI\nFaire rapport CSI\n\n\n\nInterprétation écologiques résultats de Baldock\n\n⌛ Point avec Elisa, oui on relance\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS" - }, { "objectID": "suivi/2025-33/2025-33.html", "href": "suivi/2025-33/2025-33.html", diff --git a/suivi/2025-13/2025-13.html b/suivi/2025-13/2025-13.html index 3d95b6f..0f2ceb4 100644 --- a/suivi/2025-13/2025-13.html +++ b/suivi/2025-13/2025-13.html @@ -192,7 +192,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

+

22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-14/2025-14.html b/suivi/2025-14/2025-14.html index 8bc1704..f749eac 100644 --- a/suivi/2025-14/2025-14.html +++ b/suivi/2025-14/2025-14.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-15/2025-15.html b/suivi/2025-15/2025-15.html index 3891784..d9db85f 100644 --- a/suivi/2025-15/2025-15.html +++ b/suivi/2025-15/2025-15.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-16/2025-16.html b/suivi/2025-16/2025-16.html index 1f95304..8644230 100644 --- a/suivi/2025-16/2025-16.html +++ b/suivi/2025-16/2025-16.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-17/2025-17.html b/suivi/2025-17/2025-17.html index 7e1f846..e08a28c 100644 --- a/suivi/2025-17/2025-17.html +++ b/suivi/2025-17/2025-17.html @@ -192,7 +192,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-18/2025-18.html b/suivi/2025-18/2025-18.html index 17f69e9..4829943 100644 --- a/suivi/2025-18/2025-18.html +++ b/suivi/2025-18/2025-18.html @@ -193,7 +193,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-19/2025-19.html b/suivi/2025-19/2025-19.html index 8078640..08615f6 100644 --- a/suivi/2025-19/2025-19.html +++ b/suivi/2025-19/2025-19.html @@ -190,7 +190,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-20/2025-20.html b/suivi/2025-20/2025-20.html index 39fc9dc..94af3a6 100644 --- a/suivi/2025-20/2025-20.html +++ b/suivi/2025-20/2025-20.html @@ -191,7 +191,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-21/2025-21.html b/suivi/2025-21/2025-21.html index 13ea413..76d6530 100644 --- a/suivi/2025-21/2025-21.html +++ b/suivi/2025-21/2025-21.html @@ -191,7 +191,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-22/2025-22.html b/suivi/2025-22/2025-22.html index 0e9e2d9..fed1d8a 100644 --- a/suivi/2025-22/2025-22.html +++ b/suivi/2025-22/2025-22.html @@ -191,7 +191,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-24/2025-24.html b/suivi/2025-24/2025-24.html index 5f6f800..3bc5e17 100644 --- a/suivi/2025-24/2025-24.html +++ b/suivi/2025-24/2025-24.html @@ -214,7 +214,7 @@ window.Quarto = {
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-25/2025-25.html b/suivi/2025-25/2025-25.html index d388fa4..881d282 100644 --- a/suivi/2025-25/2025-25.html +++ b/suivi/2025-25/2025-25.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-27/2025-27.html b/suivi/2025-27/2025-27.html index 9731178..e071967 100644 --- a/suivi/2025-27/2025-27.html +++ b/suivi/2025-27/2025-27.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-29/2025-29.html b/suivi/2025-29/2025-29.html index 0a4ff24..9ef889d 100644 --- a/suivi/2025-29/2025-29.html +++ b/suivi/2025-29/2025-29.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-33/2025-33.html b/suivi/2025-33/2025-33.html index c429821..2738210 100644 --- a/suivi/2025-33/2025-33.html +++ b/suivi/2025-33/2025-33.html @@ -214,7 +214,7 @@ window.Quarto = {
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-35/2025-35.html b/suivi/2025-35/2025-35.html index dfaf86d..6572d47 100644 --- a/suivi/2025-35/2025-35.html +++ b/suivi/2025-35/2025-35.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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6 octobre 2025

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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-38/2025-38.html b/suivi/2025-38/2025-38.html index b8340a0..fd5e236 100644 --- a/suivi/2025-38/2025-38.html +++ b/suivi/2025-38/2025-38.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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22 octobre 2025

diff --git a/suivi/2025-41/2025-41.html b/suivi/2025-42/2025-42.html similarity index 95% rename from suivi/2025-41/2025-41.html rename to suivi/2025-42/2025-42.html index c5597fb..6475dbe 100644 --- a/suivi/2025-41/2025-41.html +++ b/suivi/2025-42/2025-42.html @@ -8,7 +8,7 @@ -Bilan semaine 41 2025 : 06 octobre - 10 octobre – Suivi de la thèse +Bilan semaine 43 2025 : 20 octobre - 24 octobre – Suivi de la thèse