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@@ -325,7 +325,7 @@ En discutant avec Alizée et grâce aux ressources de la section “Liens” don
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@@ -361,7 +361,7 @@ Suite à la discussion avec Julian j’inscris ce que l’on s’est dit.
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@@ -397,7 +397,7 @@ Dans le 3e axe de ma thèse nous souhaitons inclure de l’information phylogén
-7 mai 2026
+11 mai 2026
Louis Lacoste
@@ -413,7 +413,7 @@ Louis Lacoste
2 Journaux
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diff --git a/knowledge_base/projets-phylo.html b/knowledge_base/projets-phylo.html
index f64b031..c79d98b 100644
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@@ -221,14 +221,14 @@ window.Quarto = {
diff --git a/knowledge_base/vae_wasserstein_gromov.html b/knowledge_base/vae_wasserstein_gromov.html
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@@ -200,14 +200,14 @@ window.Quarto = {
@@ -227,9 +227,17 @@ window.Quarto = {
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"href": "index.html#base-de-connaissances-et-trucs-en-vrac",
"title": "Journal suivi de la thèse",
"section": "1 Base de connaissances et trucs en vrac",
- "text": "1 Base de connaissances et trucs en vrac\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nPour application du modèle colBiSBM sur données interaction PP et pratiques agricoles\n\n\n\napplication\n\nagricole\n\ngraphe\n\ncollection\n\nlbm\n\nsbm\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n7 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nVariational Graph AutoEncoder with Wasserstein\n\n\n\nconvolution\n\nmachine learning\n\nvae\n\ngraphes\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n7 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nIdées autour de l’inclusion de la phylogénie\n\n\n\nphylogénie\n\ngraphes\n\nlbm\n\nsbm\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n7 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant"
+ "text": "1 Base de connaissances et trucs en vrac\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nPour application du modèle colBiSBM sur données interaction PP et pratiques agricoles\n\n\n\napplication\n\nagricole\n\ngraphe\n\ncollection\n\nlbm\n\nsbm\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n11 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nVariational Graph AutoEncoder with Wasserstein\n\n\n\nconvolution\n\nmachine learning\n\nvae\n\ngraphes\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n11 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nIdées autour de l’inclusion de la phylogénie\n\n\n\nphylogénie\n\ngraphes\n\nlbm\n\nsbm\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n11 mai 2026\n\n\nLouis Lacoste\n\n\n\n\n\nAucun article correspondant"
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"title": "Variational Graph AutoEncoder with Wasserstein",
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- "text": "Suite à la discussion avec Julian j’inscris ce que l’on s’est dit.\n\n1 Idée principale\nLes VAE avec convolution de graphes (GCN) permettent d’apprendre une représentation latente des noeuds d’un graphe basée sur les interactions entre noeuds.\nObjectif : 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 ?).\nPrincipe du VAE:\nSoit Y une matrice d’adjacence (ou de bi-adjacence pour les graphes bipartites), X une matrice de covariables.\nSoit D_1 la matrice des degrés en ligne, D_2 la matrice des degrés en colonne.\n\\widetilde{Y} = D_1^{-1/2} Y D_2^{-1/2}\n\n\n2 Hypersphère méga cool"
+ "text": "Suite à la discussion avec Julian j’inscris ce que l’on s’est dit.\n\n1 Idée principale\nLes VAE avec convolution de graphes (GCN) permettent d’apprendre une représentation latente des noeuds d’un graphe basée sur les interactions entre noeuds.\nObjectif : 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 ?).\nPrincipe du VAE:\nSoit Y une matrice d’adjacence (ou de bi-adjacence pour les graphes bipartites), X une matrice de covariables.\nSoit D_1 la matrice des degrés en ligne, D_2 la matrice des degrés en colonne.\n\\widetilde{Y} = D_1^{-1/2} Y D_2^{-1/2}\nà compléter\n\n\n2 Hypersphère méga cool\nIl faut creuser les contraintes des embeddings à vivre sur la surface d’une hypersphère car, d’après Julian et la littérature, par rapport à un espace euclidien cela permet d’avoir :\n\nposition latente bornée : stabilisation de l’apprentissage et évite l’explosion dans une ou plusieurs directions.\ncouverture “uniforme” de la sphère : tendance à faciliter l’apprentissage contrastif, avec l’idée de bien séparer les graphes aux structures différentes.\n\nPremière source\nLe softmax est remplacée par la loi de von Mises-Fisher. D’après Wikipédia équivalent de la loi normale multivariée à covariance isotrope restreinte à l’hypersphère unité."
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\ No newline at end of file
diff --git a/suivi/2025-13/2025-13.html b/suivi/2025-13/2025-13.html
index 41737d3..a00fd12 100644
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@@ -213,7 +213,7 @@ window.Quarto = {
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@@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
diff --git a/suivi/2026-9/2026-9.html b/suivi/2026-9/2026-9.html
index 0e7009b..ab514d0 100644
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@@ -211,7 +211,7 @@ window.Quarto = {
Soit Y une matrice d’adjacence (ou de bi-adjacence pour les graphes bipartites), X une matrice de covariables.
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}
+à compléter
2 Hypersphère méga cool
+Il faut creuser les contraintes des embeddings à vivre sur la surface d’une hypersphère car, d’après Julian et la littérature, par rapport à un espace euclidien cela permet d’avoir :
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- position latente bornée : stabilisation de l’apprentissage et évite l’explosion dans une ou plusieurs directions. +
- couverture “uniforme” de la sphère : tendance à faciliter l’apprentissage contrastif, avec l’idée de bien séparer les graphes aux structures différentes. +
Le softmax est remplacée par la loi de von Mises-Fisher. D’après Wikipédia équivalent de la loi normale multivariée à covariance isotrope restreinte à l’hypersphère unité.