diff --git a/index.html b/index.html index 2af646a..9f47fed 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -210,7 +210,7 @@ window.Quarto = {
Date de publication
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10 juin 2025

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11 juin 2025

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diff --git a/search.json b/search.json index 7c481e9..00ddd91 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -116,14 +116,21 @@ "href": "suivi/2025-24/2025-24.html", "title": "Bilan semaine 24 2025 : 10 juin - 13 juin", "section": "", - "text": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n▶️ Je commence à coder ça\n\nIdée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi\n\nJ’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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. 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\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc. ### Applications\nKmeans 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\nComparer les perfs du VAE sur Baldock avec colBiSBM par exemple\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nSe renseigner techniques d’inférence de réseaux :\n\ncovariance (base corrélation et seuil)\nGraphicalLASSO\nCo-occurence\n\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\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*}" + "text": "❗Préparer la séance intro à Git pour le 13 juin.\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\nFaire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement\nSi plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\nRé-ajuster les bonnes partitions.\n▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer\n\nIdée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi\n\nJ’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.\n\nPour les deux propositions données simulées tester diverses distances.\nDé-bugger les simulations :\n\nInférence : 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. 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\nVérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\nSi problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc. ### Applications\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. 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Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n\nNenna (s. d.) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie." }, { "objectID": "suivi/2025-24/2025-24.html#a-discuter", diff --git a/suivi/2025-24/2025-24.html b/suivi/2025-24/2025-24.html index abf7f77..4558db6 100644 --- a/suivi/2025-24/2025-24.html +++ b/suivi/2025-24/2025-24.html @@ -21,7 +21,27 @@ ul.task-list li input[type="checkbox"] { margin: 0 0.8em 0.2em -1em; /* quarto-specific, see https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/4556 */ vertical-align: middle; } - +/* CSS for citations */ +div.csl-bib-body { } +div.csl-entry { + clear: both; + margin-bottom: 0em; +} +.hanging-indent div.csl-entry { + margin-left:2em; + text-indent:-2em; +} +div.csl-left-margin { + min-width:2em; + float:left; +} +div.csl-right-inline { + margin-left:2em; + padding-left:1em; +} +div.csl-indent { + margin-left: 2em; +} @@ -196,6 +216,10 @@ window.Quarto = { +
  • Lecture en cours +
  • A discuter
    • Inférence
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    • Faire le hclust avec diverses distances et voir si les coupes proposées diffèrent sensiblement
    • Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur
    • Ré-ajuster les bonnes partitions.
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    • ▶️ Je commence à coder ça
      • +
    • ▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer

  • Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi

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    • J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats
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    • J’ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d’inférence. j’ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.

  • Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.

  • Dé-bugger les simulations :

    @@ -281,6 +305,18 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & +
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    Lecture en cours

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    OT

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    • Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes +
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    A discuter

    @@ -403,9 +439,17 @@ Listing 1: Recommender systems data
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    Les références

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    +Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s. d. « Unsupervised Learning for Optimal Transport Plan Prediction Between Unbalanced Graphs ». +
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    +Nenna, Luca. s. d. « Lecture 2: Entropic Optimal Transport ». +
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