From 69421207978ef46a34f4aa0d4c7fe101fd23b97c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Mon, 16 Jun 2025 16:23:31 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 24 ++++++++++++------------ search.json | 4 ++-- suivi/2025-25/2025-25.html | 1 + 3 files changed, 15 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index bd14072..5ae15ee 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -228,7 +228,7 @@ window.Quarto = {
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diff --git a/search.json b/search.json index 6512efd..998ceed 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -88,14 +88,14 @@ "href": "suivi/2025-25/2025-25.html", "title": "Bilan semaine 25 2025 : 16 juin - 20 juin", "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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\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. 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✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n\n\n\n\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\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 ou CCLasso\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": "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✅ Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le meilleur\n✅ Ré-ajuster les bonnes partitions.\n⌛ En train de corriger le bug commun à l’inférence\n\nClustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \\geq BICL_{desc}\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. 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✅ Non ça n’a pas l’air d’être ça. Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l’inférence.\n\n\n✅ Il suffisait de faire la màj soit même… Si problème de parallélisation vient de pb de version future.callr le signaler à MIGALE.\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. 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  • Clustering descendant & ascendant : vérifier qu’au cours du temps le BICL_{asc} \geq BICL_{desc}

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    • ⌛ 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. 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.