Updates

knowledge_base/colsbm_application_reseaux_et_agri.qmd

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 title: "Pour application du modèle colBiSBM sur données interaction PP et pratiques agricoles"
-categories: [phylogénie, graphes, lbm, sbm]
+categories: [application, agricole, graphe, collection, lbm, sbm]
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 {{< include /_macros.tex >}}
 

knowledge_base/vae_wasserstein_gromov.qmd

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+title: "Variational Graph AutoEncoder with Wasserstein"
+categories: [convolution, machine learning, vae, graphes]
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+{{< include /_macros.tex >}}
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+Suite à la discussion avec Julian j'inscris ce que l'on s'est dit.
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+# Idée principale
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+Les VAE avec convolution de graphes (GCN) permettent d'apprendre une représentation latente des noeuds d'un graphe basée sur les interactions entre noeuds.
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+**Objectif** : apprendre un même encodeur et donc un espace latent structuré pour clusteriser une collection de réseaux sur la base de la structure.
+*Sous-objectif* : pouvoir prendre en compte des covariables (Fused Wasserstein ?).
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+Principe du VAE:
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+Soit $Y$ une matrice d'adjacence (ou de bi-adjacence pour les graphes bipartites), $X$ une matrice de covariables.
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+Soit $D_1$ la matrice des degrés en ligne, $D_2$ la matrice des degrés en colonne.
+
+$\widetilde{Y} = D_1^{-1/2} Y D_2^{-1/2}$ 
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+# Hypersphère méga cool