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Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
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Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
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→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes…<span class="math inline"></span>
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<div class="quarto-post image-right" data-index="13" data-categories="Y29sQmlTQk0=" data-listing-date-sort="1742169600000" data-listing-file-modified-sort="1751887854969" data-listing-date-modified-sort="1751887854000" data-listing-reading-time-sort="3" data-listing-word-count-sort="426">
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"href": "suivi/2025-28/2025-28.html",
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"title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet",
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"section": "",
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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 !\n⌛ Calcul du score F1Revérifier 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\n⌛ Plutôt 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\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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"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⌛ Calcul du score F1Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant\nAjouter au tableau comparatif sep BiSBM\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nImplémenter Anti Scalaire\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 43/972 conditions.\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\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\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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||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-28/2025-28.html#todo-list",
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"title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet",
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"section": "",
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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 !\n⌛ Calcul du score F1Revérifier 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\n⌛ Plutôt 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\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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||||
"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⌛ Calcul du score F1Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant\nAjouter au tableau comparatif sep BiSBM\nRegarder les codes Mangal database pour \\delta\nVoir \\delta mais additif\nAttente retour Pierre pour faire d’autres clustering\nImplémenter Anti Scalaire\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 43/972 conditions.\n\n\n⌛ Plutôt regarder pour introduire un modèle \\delta-colBiSBM. Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\nRegarder Largest gap sur réseaux Doré\nEssayer clustering sur supinfo\nHomogénéiser notations dans les supplementaries\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\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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},
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"objectID": "suivi/2025-28/2025-28.html#biblio-à-faire",
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"title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet",
|
||||
"section": "Biblio à faire",
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||||
"text": "Biblio à faire\n\nRegarder Transport optimal graphes bipartite.\nHDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, Largest Gap"
|
||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-28/2025-28.html#lectures-en-cours",
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"href": "suivi/2025-28/2025-28.html#lectures-en-cours",
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||||
"title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet",
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||||
"section": "Lectures en cours 📚",
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||||
"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⌛ Aitchison (1982), en cours\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)"
|
||||
"text": "Lectures en cours 📚\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.\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⌛ Aitchison (1982), en cours\n❗📖 Payne et al. (2023) sur MixMPLN\n\n\n\nCausalité\n\n❗📖 Bystrova (s. d.)"
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||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-28/2025-28.html#a-discuter",
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"href": "suivi/2025-28/2025-28.html#a-discuter",
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||||
"title": "Bilan semaine 28 2025 : 07 juillet - 11 juillet",
|
||||
"section": "A discuter",
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||||
"text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n\nThèse\n\nFaire préz CSI\nFaire rapport CSI\n👨🏫 Demander à Pierre Comment valider les enseignements comme formations Adum ?\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"
|
||||
"text": "A discuter\n\nCongés P&S\n\n\nThèse\n\nFaire préz CSI\nFaire rapport CSI\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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||||
},
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||||
{
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||||
"objectID": "suivi/2025-15/2025-15.html",
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@ -230,6 +230,7 @@ window.Quarto = {
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<ul class="collapse">
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<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>
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||||
</ul></li>
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||||
<li><a href="#biblio-à-faire" id="toc-biblio-à-faire" class="nav-link" data-scroll-target="#biblio-à-faire">Biblio à faire</a></li>
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<li><a href="#lectures-en-cours" id="toc-lectures-en-cours" class="nav-link" data-scroll-target="#lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</a>
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<ul class="collapse">
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<li><a href="#ot" id="toc-ot" class="nav-link" data-scroll-target="#ot">OT</a></li>
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@ -256,7 +257,7 @@ window.Quarto = {
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<section id="todo-list" class="level2">
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="todo-list">TODO List</h2>
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<ul>
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<li><p>Pour clustering de collections sur données réelles :<br>
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<li><p>Pour clustering de collections sur données <del>réelles</del> :<br>
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→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs <span class="math inline">(Q_1,Q_2)</span>.</p>
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<ul>
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<li>❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…</li>
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@ -264,15 +265,23 @@ window.Quarto = {
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</ul></li>
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<li><p>Creuser et explorer avec easy16s !</p></li>
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<li><p>⌛ <strong>Calcul du score F1</strong>Revérifier que j’entraîne correctement le VGAE car résultats de généralisation trop bons sur les autres réseaux Doré, ce qui est étonnant</p></li>
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||||
<li><p>Ajouter au tableau comparatif sep BiSBM</p></li>
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<li><p>Regarder les codes Mangal database pour <span class="math inline">\delta</span></p></li>
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<li><p>Voir <span class="math inline">\delta</span> mais additif</p></li>
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<li><p>Attente retour Pierre pour faire d’autres clustering</p></li>
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<li><p>Implémenter Anti Scalaire</p></li>
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<li><p>Regarder la liste des cours du MathSV et de l’Université Paris-Saclay.</p></li>
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<li><p>Dé-bugger les simulations :</p>
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<ul>
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||||
<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 -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
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||||
<ul>
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||||
<li>⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.</li>
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||||
<li>⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 43/972 conditions.</li>
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</ul></li>
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</ul></li>
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<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>
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<li><p>Regarder <em>Largest gap</em> sur réseaux Doré</p></li>
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<li><p>Essayer <em>clustering</em> sur <code>supinfo</code></p></li>
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<li><p>Homogénéiser notations dans les supplementaries</p></li>
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</ul>
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<div id="ref-kmeans-vae" class="quarto-float quarto-figure quarto-figure-center anchored">
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<figure class="quarto-float quarto-float-ref figure">
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@ -310,12 +319,19 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
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</section>
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</section>
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||||
</section>
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<section id="biblio-à-faire" class="level2">
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<h2 class="anchored" data-anchor-id="biblio-à-faire">Biblio à faire</h2>
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<ul>
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||||
<li>Regarder Transport optimal graphes bipartite.</li>
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||||
<li>HDR VB, chapitre de modèle à blocs latents, bcp travaillé sur bipartite OT, comparaison clustering, adaption ARI, <em>Largest Gap</em></li>
|
||||
</ul>
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||||
</section>
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||||
<section id="lectures-en-cours" class="level2">
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||||
<h2 class="anchored" data-anchor-id="lectures-en-cours">Lectures en cours 📚</h2>
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<section id="ot" class="level3">
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="ot">OT</h3>
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<ul>
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||||
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s. d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes</li>
|
||||
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="mazeletUnsupervisedLearningOptimal">Mazelet, Flamary, et Thirion (<a href="#ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" role="doc-biblioref">s. d.</a>)</span> Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes | Regarder si regularization entropique ne marche pas bien pour le graphe.</li>
|
||||
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture2Entropic">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture2Entropic" role="doc-biblioref">s. d.b</a>)</span> Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.</li>
|
||||
<li>⌛ <span class="citation" data-cites="nennaLecture1Monge">Nenna (<a href="#ref-nennaLecture1Monge" role="doc-biblioref">s. d.a</a>)</span></li>
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||||
</ul>
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@ -342,9 +358,8 @@ Z^0_i \overset{?}{=} & Z^1_i \overset{?}{=} Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &
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<section id="thèse" class="level3">
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<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
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<ul>
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<li><p>Faire préz CSI</p></li>
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||||
<li><p>Faire rapport CSI</p></li>
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<li><p>👨🏫 <strong>Demander à Pierre</strong> Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li>
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<li>Faire préz CSI</li>
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<li>Faire rapport CSI</li>
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</ul>
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</section>
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<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
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