From 34e0f75ae20ccd3690e5f77df229ace22398b94b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Mon, 7 Jul 2025 11:30:22 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 30 +++++++++++++++--------------- search.json | 4 ++-- suivi/2025-13/2025-13.html | 2 +- suivi/2025-14/2025-14.html | 2 +- suivi/2025-15/2025-15.html | 2 +- suivi/2025-16/2025-16.html | 2 +- suivi/2025-17/2025-17.html | 2 +- suivi/2025-18/2025-18.html | 2 +- suivi/2025-19/2025-19.html | 2 +- suivi/2025-20/2025-20.html | 2 +- suivi/2025-21/2025-21.html | 2 +- suivi/2025-22/2025-22.html | 2 +- suivi/2025-24/2025-24.html | 2 +- suivi/2025-25/2025-25.html | 2 +- suivi/2025-27/2025-27.html | 6 +++--- 15 files changed, 32 insertions(+), 32 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index 7260c7b..685c890 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -225,14 +225,14 @@ window.Quarto = {
Date de publication
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2 juillet 2025

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En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.\n\n\nPlutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\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\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\n✅ Creuser TabNet de Christophe Regouby\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": "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…\nS’assurer que ça marche et relancer\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\n✅ Ajouter le tableau de comparaison du VGAE avec colBiSBM\n⌛ Calcul du score F1Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant\nRegarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer 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. 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7 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-14/2025-14.html b/suivi/2025-14/2025-14.html index 0700b85..27c44e6 100644 --- a/suivi/2025-14/2025-14.html +++ b/suivi/2025-14/2025-14.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
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7 juillet 2025

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7 juillet 2025

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diff --git a/suivi/2025-17/2025-17.html b/suivi/2025-17/2025-17.html index 0e54fe3..b2336ff 100644 --- a/suivi/2025-17/2025-17.html +++ b/suivi/2025-17/2025-17.html @@ -189,7 +189,7 @@ window.Quarto = {
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7 juillet 2025

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7 juillet 2025

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2 juillet 2025

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7 juillet 2025

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2 juillet 2025

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7 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-27/2025-27.html b/suivi/2025-27/2025-27.html index 3ece8ea..7363979 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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2 juillet 2025

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7 juillet 2025

@@ -264,7 +264,7 @@ window.Quarto = {

  • Creuser et explorer avec easy16s !

  • ✅ Ajouter le tableau de comparaison du VGAE avec colBiSBM

    • -

  • Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant

    • +

  • ⌛ Calcul du score F1Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant

  • Regarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.

  • Dé-bugger les simulations :

      @@ -273,7 +273,7 @@ window.Quarto = {
    • ⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.
    • -

  • Plutôt regarder pour introduire un modèle \delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.

    • +

  • ⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.