From 6d0f268c4468fd07530d65cc8b6681655edc1f9d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Wed, 9 Jul 2025 10:04:28 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 32 ++++++++++++++++---------------- 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 | 2 +- suivi/2025-28/2025-28.html | 33 +++++++++++++++++++++++++++++++-- 16 files changed, 62 insertions(+), 33 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index 238db1d..2c386d2 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -224,14 +224,14 @@ window.Quarto = {
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diff --git a/search.json b/search.json index 8784fa4..6e9fee5 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -116,14 +116,14 @@ "href": "suivi/2025-28/2025-28.html", "title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 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…\nS’assurer que ça marche et relancer\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\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\nAjouter au tableau comparatif sep BiSBM\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nImplémenter Anti Scalaire\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. 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 43/972 conditions.\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\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)" + "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⌛ 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\nAjouter au tableau comparatif sep BiSBM\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\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\nImplémenter décodeur Anti Scalaire\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). 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8 juillet 2025

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8 juillet 2025

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9 juillet 2025

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9 juillet 2025

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9 juillet 2025

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9 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-27/2025-27.html b/suivi/2025-27/2025-27.html index c4e06aa..0c17d5e 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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9 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-28/2025-28.html b/suivi/2025-28/2025-28.html index b3b0595..70bcc69 100644 --- a/suivi/2025-28/2025-28.html +++ b/suivi/2025-28/2025-28.html @@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
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8 juillet 2025

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9 juillet 2025

@@ -268,8 +268,37 @@ window.Quarto = {

  • Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM

  • Regarder les codes Mangal database pour \delta

  • Voir \delta mais additif

    • + +
    +
    +
    + +
    +
    +\delta additif Bernoulli +
    +
    +
    +

    En 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

    +

    Et 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

    +
    +
    +
    +
    +
    + +
    +
    +\delta additif Poisson +
    +
    +
    +

    Forme 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}}

    +
    +
    +

    • Attente retour Pierre pour faire d’autres clustering

      • -

    • Implémenter Anti Scalaire

      • +

    • Implémenter décodeur Anti Scalaire

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

    • Dé-bugger les simulations :