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30
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"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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; 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 (&gt; 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; 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 (&gt; 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)"
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"title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet", "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet",
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"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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; 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 (&gt; 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; 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 (&gt; 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)"
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"section": "Lecture en cours", "section": "Lectures en cours 📚",
"text": "Lecture en cours\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) 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)" "text": "Lectures en cours 📚\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) 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.)"
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"section": "A discuter", "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"
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<p class="date-modified">1 juillet 2025</p> <p class="date-modified">2 juillet 2025</p>
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<ul class="collapse"> <ul class="collapse">
<li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li> <li><a href="#inférence-et-microbes" id="toc-inférence-et-microbes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-et-microbes">Inférence et microbes</a></li>
</ul></li> </ul></li>
<li><a href="#lecture-en-cours" id="toc-lecture-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lecture-en-cours">Lecture en cours</a> <li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
<ul class="collapse"> <ul class="collapse">
<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li> <li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
<li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li> <li><a href="#inférence-de-graphes" id="toc-inférence-de-graphes" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence-de-graphes">Inférence de graphes</a></li>
<li><a href="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
</ul></li> </ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a> <li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<ul class="collapse"> <ul class="collapse">
@ -254,6 +255,9 @@ window.Quarto = {
<li>S’assurer que ça marche et relancer</li> <li>S’assurer que ça marche et relancer</li>
</ul></li> </ul></li>
<li><p>Creuser et explorer avec easy16s !</p></li> <li><p>Creuser et explorer avec easy16s !</p></li>
<li><p>✅ Ajouter le tableau de comparaison du VGAE avec colBiSBM</p></li>
<li><p>Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant</p></li>
<li><p>Regarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.</p></li>
<li><p>Dé-bugger les simulations :</p> <li><p>Dé-bugger les simulations :</p>
<ul> <ul>
<li>⌛ 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation. <li>⌛ 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 -&gt; BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -&gt; Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
@ -261,7 +265,7 @@ window.Quarto = {
<li>⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (&gt; 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.</li> <li>⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (&gt; 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.</li>
</ul></li> </ul></li>
</ul></li> </ul></li>
<li><p>Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</p></li> <li><p><strong>Plutôt regarder pour introduire un modèle <span class="math inline">\delta</span>-colBiSBM</strong>. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et <em>clusteriser</em>. Car densités déséquilibrées.</p></li>
</ul> </ul>
<div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored"> <div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored">
<figure class="quarto-float quarto-float-ref figure"> <figure class="quarto-float quarto-float-ref figure">
@ -290,10 +294,18 @@ i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}
Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels} Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
\end{align*}</span></li> \end{align*}</span></li>
</ul> </ul>
<section id="causalité" class="level4">
<h4 class="anchored" data-anchor-id="causalité">Causalité</h4>
<p>Plus sur le temps long, à regarder</p>
<ul>
<li>GT causalité</li>
<li>Daria Bystrova lire présentation <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span> (Meek rules, V-structure)</li>
</ul>
</section> </section>
</section> </section>
<section id="lecture-en-cours" class="level2"> </section>
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours">Lecture en cours</h2> <section id="lectures-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
<section id="ot" class="level3"> <section id="ot" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<ul> <ul>
@ -307,6 +319,13 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<ul> <ul>
<li><p>✅ <span class="citation" data-cites="Morton2021.11.09.467939">Morton et al. (<a href="#ref-Morton2021.11.09.467939" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes</p></li> <li><p>✅ <span class="citation" data-cites="Morton2021.11.09.467939">Morton et al. (<a href="#ref-Morton2021.11.09.467939" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes</p></li>
<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span></p></li> <li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span></p></li>
<li><p>❗📖 <span class="citation" data-cites="payneFiniteMixturesMultivariate2023">Payne et al. (<a href="#ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" role="doc-biblioref">2023</a>)</span> sur MixMPLN</p></li>
</ul>
</section>
<section id="causalité-1" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="causalité-1">Causalité</h3>
<ul>
<li>❗📖 <span class="citation" data-cites="bystrovaCausalDiscovery">Bystrova (<a href="#ref-bystrovaCausalDiscovery" role="doc-biblioref">s.&nbsp;d.</a>)</span></li>
</ul> </ul>
</section> </section>
</section> </section>
@ -314,24 +333,27 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2> <h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
<section id="congés-ps" class="level3"> <section id="congés-ps" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
<p>Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?</p> <ul>
<li>✅ Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?</li>
<li>✅ Calendrier partagé</li>
</ul>
</section> </section>
<section id="thèse" class="level3"> <section id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<ul> <ul>
<li><p>Que prévoir pour le CSI ?</p> <li><p>✅ Que prévoir pour le CSI</p>
<ul> <ul>
<li>Un petit rapport ?</li> <li>👍 Un petit rapport</li>
<li>Une présentation</li> <li>👍 Une présentation</li>
</ul></li> </ul></li>
<li><p>Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li> <li><p>👨‍🏫 <strong>Demander à Pierre</strong> Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li>
<li><p>Des recommandations de formations ?</p></li> <li><p>✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV</p></li>
</ul> </ul>
</section> </section>
<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3"> <section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3> <h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
<ul> <ul>
<li>❓ Point avec Elisa ?</li> <li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul> </ul>
</section> </section>
<section id="inférence" class="level3"> <section id="inférence" class="level3">
@ -355,6 +377,9 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<div id="ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" class="csl-entry" role="listitem"> <div id="ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" class="csl-entry" role="listitem">
Aitchison, J. 1982. <span>«&nbsp;The <span>Statistical Analysis</span> of <span>Compositional Data</span>&nbsp;»</span>. <em>Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)</em> 44 (2): 139‑77. <a href="https://www.jstor.org/stable/2345821">https://www.jstor.org/stable/2345821</a>. Aitchison, J. 1982. <span>«&nbsp;The <span>Statistical Analysis</span> of <span>Compositional Data</span>&nbsp;»</span>. <em>Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)</em> 44 (2): 139‑77. <a href="https://www.jstor.org/stable/2345821">https://www.jstor.org/stable/2345821</a>.
</div> </div>
<div id="ref-bystrovaCausalDiscovery" class="csl-entry" role="listitem">
Bystrova, Daria. s.&nbsp;d. <span>«&nbsp;Causal Discovery&nbsp;»</span>.
</div>
<div id="ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" class="csl-entry" role="listitem"> <div id="ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" class="csl-entry" role="listitem">
Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s.&nbsp;d. <span>«&nbsp;Unsupervised <span>Learning</span> for <span>Optimal Transport</span> Plan Prediction Between Unbalanced Graphs&nbsp;»</span>. Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s.&nbsp;d. <span>«&nbsp;Unsupervised <span>Learning</span> for <span>Optimal Transport</span> Plan Prediction Between Unbalanced Graphs&nbsp;»</span>.
</div> </div>
@ -367,6 +392,9 @@ Nenna, Luca. s.&nbsp;d.a. <span>«&nbsp;Lecture 1 <span>Monge</span> and <span>K
<div id="ref-nennaLecture2Entropic" class="csl-entry" role="listitem"> <div id="ref-nennaLecture2Entropic" class="csl-entry" role="listitem">
———. s.&nbsp;d.b. <span>«&nbsp;Lecture 2: <span>Entropic Optimal Transport</span>&nbsp;»</span>. ———. s.&nbsp;d.b. <span>«&nbsp;Lecture 2: <span>Entropic Optimal Transport</span>&nbsp;»</span>.
</div> </div>
<div id="ref-payneFiniteMixturesMultivariate2023" class="csl-entry" role="listitem">
Payne, Andrea, Anjali Silva, Steven J. Rothstein, Paul D. McNicholas, et Sanjeena Subedi. 2023. <span>«&nbsp;Finite <span>Mixtures</span> of <span>Multivariate Poisson-Log Normal Factor Analyzers</span> for <span>Clustering Count Data</span>&nbsp;»</span>. 13 novembre 2023. <a href="https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.07762">https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.07762</a>.
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