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Date de publication
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diff --git a/search.json b/search.json index 0cc2f29..178a181 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -333,28 +333,28 @@ "href": "suivi/2025-27/2025-27.html", "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 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 !\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 182/972 conditions.\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\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*}" + "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\nRevérifier 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. 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)" }, { "objectID": "suivi/2025-27/2025-27.html#todo-list", "href": "suivi/2025-27/2025-27.html#todo-list", "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 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 !\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 182/972 conditions.\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\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*}" + "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\nRevérifier 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). 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Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n✅ Morton et al. (2021) VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes\n⌛ Aitchison (1982)\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)" }, { "objectID": "suivi/2025-27/2025-27.html#a-discuter", "href": "suivi/2025-27/2025-27.html#a-discuter", "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet", "section": "A discuter", - "text": "A discuter\n\nCongés P&S\nQuand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?\n\n\nThèse\n\nQue prévoir pour le CSI ?\n\nUn petit rapport ?\nUne présentation\n\nComment valider les enseignements comme formations Adum ?\nDes recommandations de formations ?\n\n\n\nInterprétation écologiques résultats de Baldock\n\n❓ Point avec Elisa ?\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS" + "text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n✅ Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?\n✅ Calendrier partagé\n\n\n\nThèse\n\n✅ Que prévoir pour le CSI\n\n👍 Un petit rapport\n👍 Une présentation\n\n👨‍🏫 Demander à Pierre Comment valider les enseignements comme formations Adum ?\n✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV\n\n\n\nInterprétation écologiques résultats de Baldock\n\n⌛ Point avec Elisa, oui on relance\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS" }, { "objectID": "suivi/2025-16/2025-16.html", diff --git a/suivi/2025-13/2025-13.html b/suivi/2025-13/2025-13.html index 6121906..9828cea 100644 --- a/suivi/2025-13/2025-13.html +++ b/suivi/2025-13/2025-13.html @@ -181,7 +181,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-14/2025-14.html b/suivi/2025-14/2025-14.html index b4de508..8fb5285 100644 --- a/suivi/2025-14/2025-14.html +++ b/suivi/2025-14/2025-14.html @@ -181,7 +181,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-15/2025-15.html b/suivi/2025-15/2025-15.html index 35e2a4b..700b07b 100644 --- a/suivi/2025-15/2025-15.html +++ b/suivi/2025-15/2025-15.html @@ -181,7 +181,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-16/2025-16.html b/suivi/2025-16/2025-16.html index 354bd60..a924ef9 100644 --- a/suivi/2025-16/2025-16.html +++ b/suivi/2025-16/2025-16.html @@ -181,7 +181,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-17/2025-17.html b/suivi/2025-17/2025-17.html index 0f7233f..3a9ea31 100644 --- a/suivi/2025-17/2025-17.html +++ b/suivi/2025-17/2025-17.html @@ -181,7 +181,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-18/2025-18.html b/suivi/2025-18/2025-18.html index 697b247..d335326 100644 --- a/suivi/2025-18/2025-18.html +++ b/suivi/2025-18/2025-18.html @@ -182,7 +182,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-19/2025-19.html b/suivi/2025-19/2025-19.html index 084a5e4..9cc833c 100644 --- a/suivi/2025-19/2025-19.html +++ b/suivi/2025-19/2025-19.html @@ -182,7 +182,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-20/2025-20.html b/suivi/2025-20/2025-20.html index b788f1f..0bff372 100644 --- a/suivi/2025-20/2025-20.html +++ b/suivi/2025-20/2025-20.html @@ -183,7 +183,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-21/2025-21.html b/suivi/2025-21/2025-21.html index 31d6e2d..23e5240 100644 --- a/suivi/2025-21/2025-21.html +++ b/suivi/2025-21/2025-21.html @@ -183,7 +183,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-22/2025-22.html b/suivi/2025-22/2025-22.html index 284bf5b..0af91ab 100644 --- a/suivi/2025-22/2025-22.html +++ b/suivi/2025-22/2025-22.html @@ -183,7 +183,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-24/2025-24.html b/suivi/2025-24/2025-24.html index 1dbbb0d..aacd261 100644 --- a/suivi/2025-24/2025-24.html +++ b/suivi/2025-24/2025-24.html @@ -203,7 +203,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-25/2025-25.html b/suivi/2025-25/2025-25.html index cff6a9c..b3178f6 100644 --- a/suivi/2025-25/2025-25.html +++ b/suivi/2025-25/2025-25.html @@ -203,7 +203,7 @@ window.Quarto = {
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

diff --git a/suivi/2025-27/2025-27.html b/suivi/2025-27/2025-27.html index ea4d182..a0478f5 100644 --- a/suivi/2025-27/2025-27.html +++ b/suivi/2025-27/2025-27.html @@ -203,7 +203,7 @@ window.Quarto = {
Modifié
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1 juillet 2025

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2 juillet 2025

@@ -222,10 +222,11 @@ window.Quarto = { -
  • Lecture en cours +
  • Lectures en cours 📚
  • A discuter
      @@ -254,6 +255,9 @@ window.Quarto = {
    • S’assurer que ça marche et relancer

  • 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

    • +

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

  • Dé-bugger les simulations :

    • ⌛ 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. @@ -261,7 +265,7 @@ 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.
    • -

  • 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.

    • @@ -290,10 +294,18 @@ i \rightarrow &~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i & \text{Taxonomie} Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i & \text{Groupes fonctionnels} \end{align*} +
    +

    Causalité

    +

    Plus sur le temps long, à regarder

    +
      +
    • GT causalité
      • +
    • Daria Bystrova lire présentation Bystrova (s. d.) (Meek rules, V-structure)
      • +
    -
    -

    Lecture en cours

    +
    +
    +

    Lectures en cours 📚

    OT

      @@ -307,6 +319,13 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &

      • ✅ Morton et al. (2021) VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes

      • ⌛ Aitchison (1982)

        • +

      • ❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN

        • +
      +
    +
    +

    Causalité

    +
    @@ -314,24 +333,27 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &

    A discuter

    Congés P&S

    -

    Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?

    +
      +
    • ✅ Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?
      • +
    • ✅ Calendrier partagé
      • +

    Thèse

      -

    • Que prévoir pour le CSI ?

      +

    • ✅ Que prévoir pour le CSI

        -
      • Un petit rapport ?
        • -
      • Une présentation
        • +
      • 👍 Un petit rapport
        • +
      • 👍 Une présentation
      • -

    • Comment valider les enseignements comme formations Adum ?

      • -

    • Des recommandations de formations ?

      • +

    • 👨‍🏫 Demander à Pierre Comment valider les enseignements comme formations Adum ?

      • +

    • ✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV

    Interprétation écologiques résultats de Baldock

      -
    • ❓ Point avec Elisa ?
      • +
    • ⌛ Point avec Elisa, oui on relance
    @@ -355,6 +377,9 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
    Aitchison, J. 1982. « The Statistical Analysis of Compositional Data ». Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 44 (2): 139‑77. https://www.jstor.org/stable/2345821.
    +
    +Bystrova, Daria. s. d. « Causal Discovery ». +
    Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s. d. « Unsupervised Learning for Optimal Transport Plan Prediction Between Unbalanced Graphs ».
    @@ -367,6 +392,9 @@ Nenna, Luca. s. d.a. « Lecture 1 Monge and K
    ———. s. d.b. « Lecture 2: Entropic Optimal Transport ».
    +
    +Payne, Andrea, Anjali Silva, Steven J. Rothstein, Paul D. McNicholas, et Sanjeena Subedi. 2023. « Finite Mixtures of Multivariate Poisson-Log Normal Factor Analyzers for Clustering Count Data ». 13 novembre 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.07762. +