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30
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"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 -&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*}"
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"title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet",
"section": "Lecture 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)"
"section": "Lectures en cours 📚",
"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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"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"
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<p class="date-modified">1 juillet 2025</p>
<p class="date-modified">2 juillet 2025</p>
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</div>
@ -222,10 +222,11 @@ window.Quarto = {
<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>
</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">
<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="#causalité-1" id="toc-causalité-1" class="nav-link" data-scroll-target="#causalité-1">Causalité</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
<ul class="collapse">
@ -254,6 +255,9 @@ window.Quarto = {
<li>S’assurer que ça marche et relancer</li>
</ul></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>
<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.
@ -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>
</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>
<div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored">
<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}
\end{align*}</span></li>
</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 id="lecture-en-cours" class="level2">
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lecture-en-cours">Lecture en cours</h2>
</section>
<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">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
<ul>
@ -307,6 +319,13 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
<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="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>
</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>
<section id="congés-ps" class="level3">
<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 id="thèse" class="level3">
<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
<ul>
<li><p>Que prévoir pour le CSI ?</p>
<li><p>✅ Que prévoir pour le CSI</p>
<ul>
<li>Un petit rapport ?</li>
<li>Une présentation</li>
<li>👍 Un petit rapport</li>
<li>👍 Une présentation</li>
</ul></li>
<li><p>Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li>
<li><p>Des recommandations de formations ?</p></li>
<li><p>👨‍🏫 <strong>Demander à Pierre</strong> Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li>
<li><p>✅ Des recommandations de formations, voir les cours du MathSV</p></li>
</ul>
</section>
<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>
<ul>
<li>❓ Point avec Elisa ?</li>
<li>⌛ Point avec Elisa, <strong>oui on relance</strong></li>
</ul>
</section>
<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">
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 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">
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>
@ -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">
———. s.&nbsp;d.b. <span>«&nbsp;Lecture 2: <span>Entropic Optimal Transport</span>&nbsp;»</span>.
</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>.
</div>
</div></section></div></main> <!-- /main -->
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