Tesis: "Apprentissage statistique sur les graphes"

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Rosar, Kós Lassance Carlos Eduardo. "Graphs for deep learning representations". Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2020. http://www.theses.fr/2020IMTA0204.

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Resumen

Ces dernières années, les méthodes d'apprentissage profond ont atteint l'état de l'art dans une vaste gamme de tâches d'apprentissage automatique, y compris la classification d'images et la traduction automatique. Ces architectures sont assemblées pour résoudre des tâches d'apprentissage automatique de bout en bout. Afin d'atteindre des performances de haut niveau, ces architectures nécessitent souvent d'un très grand nombre de paramètres. Les conséquences indésirables sont multiples, et pour y remédier, il est souhaitable de pouvoir comprendre ce qui se passe à l'intérieur des architectures d'apprentissage profond. Il est difficile de le faire en raison de: i) la dimension élevée des représentations ; et ii) la stochasticité du processus de formation. Dans cette thèse, nous étudions ces architectures en introduisant un formalisme à base de graphes, s'appuyant notamment sur les récents progrès du traitement de signaux sur graphe (TSG). À savoir, nous utilisons des graphes pour représenter les espaces latents des réseaux neuronaux profonds. Nous montrons que ce formalisme des graphes nous permet de répondre à diverses questions, notamment: i) mesurer des capacités de généralisation ;ii) réduire la quantité de des choix arbitraires dans la conception du processus d'apprentissage ; iii)améliorer la robustesse aux petites perturbations ajoutées sur les entrées ; et iv) réduire la complexité des calculs
In recent years, Deep Learning methods have achieved state of the art performance in a vast range of machine learning tasks, including image classification and multilingual automatic text translation. These architectures are trained to solve machine learning tasks in an end-to-end fashion. In order to reach top-tier performance, these architectures often require a very large number of trainable parameters. There are multiple undesirable consequences, and in order to tackle these issues, it is desired to be able to open the black boxes of deep learning architectures. Problematically, doing so is difficult due to the high dimensionality of representations and the stochasticity of the training process. In this thesis, we investigate these architectures by introducing a graph formalism based on the recent advances in Graph Signal Processing (GSP). Namely, we use graphs to represent the latent spaces of deep neural networks. We showcase that this graph formalism allows us to answer various questions including: ensuring generalization abilities, reducing the amount of arbitrary choices in the design of the learning process, improving robustness to small perturbations added to the inputs, and reducing computational complexity

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Dhifli, Wajdi. "Fouille de Sous-graphes Basée sur la Topologie et la Connaissance du Domaine: Application sur les Structures 3D de Protéines". Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922209.

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Resumen

Cette thèse est à l'intersection de deux domaines de recherche en plein expansion, à savoir la fouille de données et la bio-informatique. Avec l'émergence des bases de graphes au cours des dernières années, de nombreux efforts ont été consacrés à la fouille des sous-graphes fréquents. Mais le nombre de sous-graphes fréquents découverts est exponentiel, cela est due principalement à la nature combinatoire des graphes. Beaucoup de sous-graphes fréquents ne sont pas pertinents parce qu'ils sont redondants ou tout simplement inutiles pour l'utilisateur. En outre, leur nombre élevé peut nuire ou même rendre parfois irréalisable toute utilisation ultérieure. La redondance dans les sous-graphes fréquents est principalement due à la similarité structurelle et / ou sémantique, puisque la plupart des sous-graphes découverts diffèrent légèrement dans leur structures et peuvent exprimer des significations similaires ou même identiques. Dans cette thèse, nous proposons deux approches de sélection des sous-graphes représentatifs parmi les fréquents a n d'éliminer la redondance. Chacune des approches proposées s'intéresse à un type spécifique de redondance. La première approche s'adresse à la redondance sémantique où la similarité entre les sous-graphes est mesurée en fonction de la similarité entre les étiquettes de leurs nœuds, en utilisant les connaissances de domaine. La deuxième approche s'adresse à la redondance structurelle où les sous-graphes sont représentés par des descripteurs topologiques définis par l'utilisateur, et la similarité entre les sous-graphes est mesurée en fonction de la distance entre leurs descriptions topologiques respectives. Les principales données d'application de cette thèse sont les structures 3D des protéines. Ce choix repose sur des raisons biologiques et informatiques. D'un point de vue biologique, les protéines jouent un rôle crucial dans presque tous les processus biologiques. Ils sont responsables d'une variété de fonctions physiologiques. D'un point de vue informatique, nous sommes intéressés à la fouille de données complexes. Les protéines sont un exemple parfait de ces données car elles sont faites de structures complexes composées d'acides aminés interconnectés qui sont eux-mêmes composées d'atomes interconnectés. Des grandes quantités de structures protéiques sont actuellement disponibles dans les bases de données en ligne. Les structures 3D des protéines peuvent être transformées en graphes où les acides aminés représentent les nœuds du graphe et leurs connexions représentent les arêtes. Cela permet d'utiliser des techniques de fouille de graphes pour les étudier. L'importance biologique des protéines et leur complexité ont fait d'elles des données d'application appropriées pour cette thèse.

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Richard, Émile. "Regularization methods for prediction in dynamic graphs and e-marketing applications". Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906066.

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Resumen

Predicting connections among objects, based either on a noisy observation or on a sequence of observations, is a problem of interest for numerous applications such as recommender systems for e-commerce and social networks, and also in system biology, for inferring interaction patterns among proteins. This work presents formulations of the graph prediction problem, in both dynamic and static scenarios, as regularization problems. In the static scenario we encode the mixture of two different kinds of structural assumptions in a convex penalty involving the L1 and the trace norm. In the dynamic setting we assume that certain graph features, such as the node degree, follow a vector autoregressive model and we propose to use this information to improve the accuracy of prediction. The solutions of the optimization problems are studied both from an algorithmic and statistical point of view. Empirical evidences on synthetic and real data are presented showing the benefit of using the suggested methods.

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Anakok, Emre. "Prise en compte des effets d'échantillonnage pour la détection de structure des réseaux écologiques". Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM049.

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Resumen

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux biais que peut causer l'échantillonnage sur l'estimation des modèles statistiques et des métriques décrivant les réseaux d'interactions écologiques. D'abord, nous proposons de combiner un modèle d'observation qui traite des efforts d'échantillonnage et un modèle à blocs stochastiques représentant la structure des interactions possibles. L'identifiabilité du modèle est démontrée et un algorithme est proposé pour estimer ses paramètres. La pertinence et l'intérêt pratique de ce modèle sont confirmés par un grand ensemble de données de réseaux plantes-pollinisateurs, où nous observons un changement structurel dans la plupart des réseaux. Ensuite, nous nous penchons sur un jeu de données massif issu d'un programme de sciences participatives. En utilisant de récents progrès en intelligence artificielle, nous proposons un moyen d'obtenir une reconstruction du réseau écologique débarrassé des effets d'échantillonnage dus aux niveaux d'expérience différents des observateurs. Enfin, nous présentons des méthodes pour identifier les variables d'intérêt écologique qui influencent la connectance du réseau et montrons que la prise en compte de l'effet d'échantillonnage modifie en partie l'estimation de ces effets. Nos méthodes, implémentées soit en R soit en Python, sont accessibles librement
In this thesis, we focus on the biases that sampling can cause on the estimation of statistical models and metrics describing ecological interaction networks. First, we propose to combine an observation model that accounts for sampling with a stochastic block model representing the structure of possible interactions. The identifiability of the model is demonstrated and an algorithm is proposed to estimate its parameters. Its relevance and its practical interest are attested on a large dataset of plant-pollinator networks, as we observe structural change on most of the networks. We then examine a large dataset sampled by a citizen science program. Using recent advances in artificial intelligence, we propose a method to reconstruct the ecological network free from sampling effects caused by the varying levels of experience among observers. Finally, we present methods to highlight variables of ecological interest that influence the network's connectivity and show that accounting for sampling effects partially alters the estimation of these effects. Our methods, implemented in either R or Python, are freely accessible

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Vialatte, Jean-Charles. "Convolution et apprentissage profond sur graphes". Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0118/document.

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Resumen

Pour l’apprentissage automatisé de données régulières comme des images ou des signaux sonores, les réseaux convolutifs profonds s’imposent comme le modèle de deep learning le plus performant. En revanche, lorsque les jeux de données sont irréguliers (par example : réseaux de capteurs, de citations, IRMs), ces réseaux ne peuvent pas être utilisés. Dans cette thèse, nous développons une théorie algébrique permettant de définir des convolutions sur des domaines irréguliers, à l’aide d’actions de groupe (ou, plus généralement, de groupoïde) agissant sur les sommets d’un graphe, et possédant des propriétés liées aux arrêtes. A l’aide de ces convolutions, nous proposons des extensions des réseaux convolutifs à des structures de graphes. Nos recherches nous conduisent à proposer une formulation générique de la propagation entre deux couches de neurones que nous appelons la contraction neurale. De cette formule, nous dérivons plusieurs nouveaux modèles de réseaux de neurones, applicables sur des domaines irréguliers, et qui font preuve de résultats au même niveau que l’état de l’art voire meilleurs pour certains
Convolutional neural networks have proven to be the deep learning model that performs best on regularly structured datasets like images or sounds. However, they cannot be applied on datasets with an irregular structure (e.g. sensor networks, citation networks, MRIs). In this thesis, we develop an algebraic theory of convolutions on irregular domains. We construct a family of convolutions that are based on group actions (or, more generally, groupoid actions) that acts on the vertex domain and that have properties that depend on the edges. With the help of these convolutions, we propose extensions of convolutional neural netowrks to graph domains. Our researches lead us to propose a generic formulation of the propagation between layers, that we call the neural contraction. From this formulation, we derive many novel neural network models that can be applied on irregular domains. Through benchmarks and experiments, we show that they attain state-of-the-art performances, and beat them in some cases

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Kassel, Adrien. "Laplaciens des graphes sur les surfaces et applications à la physique statistique". Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112101.

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Nous étudions le déterminant du laplacien sur les fibrés vectoriels sur les graphes et l'utilisons, en lien avec des techniques d'analyse complexe discrète, pour comprendre des modèles de physique statistique. Nous calculons certaines constantes de réseaux, construisons des limites d'échelles d'excursions de la marche aléatoire à boucles effacées sur les surfaces, et étudions certains champs gaussiens et processus déterminantaux
We study the determinant of the Laplacian on vector bundles on graphs and use it, combined with discrete complex analysis, to study models of statistical physics. We compute exact lattice constants, construct scaling limits for excursions of the loop-erased random walk on surfaces, and study some Gaussian fields and determinantal processes

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Belilovsky, Eugene. "Apprentissage de graphes structuré et parcimonieux dans des données de haute dimension avec applications à l’imagerie cérébrale". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC027.

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Resumen

Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales ainsi que sur les problèmes de reconstructions parcimonieux.Les sections successives de cette thèse traite de la découverte de structure sur des modèles graphiques “undirected” construit à partir de peu de données. En particulier, on se concentre sur des hypothèses de parcimonie et autres hypothèses de structures dans les modèles graphiques gaussiens. Deux contributions s’en dégagent. On construit une approche pour identifier les différentes entre des modèles graphiques gaussiens (GGMs) qui partagent la même structure sous-jacente. On dérive la distribution de différences de paramètres sous une pénalité jointe quand la différence des paramètres est parcimonieuse. On montre ensuite comment cette approche peut être utilisée pour obtenir des intervalles de confiances sur les différences prises par le GGM sur les arêtes. De là, on introduit un nouvel algorithme d’apprentissage lié au problème de découverte de structure sur les modèles graphiques non dirigées des échantillons observés. On démontre que les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour apprendre des estimateurs efficacaces de ce problèmes. On montre empiriquement que ces méthodes sont une alternatives flexible et performantes par rapport aux techniques existantes
This dissertation presents novel structured sparse learning methods on graphs that address commonly found problems in the analysis of neuroimaging data as well as other high dimensional data with few samples. The first part of the thesis proposes convex relaxations of discrete and combinatorial penalties involving sparsity and bounded total variation on a graph as well as bounded `2 norm. These are developed with the aim of learning an interpretable predictive linear model and we demonstrate their effectiveness on neuroimaging data as well as a sparse image recovery problem.The subsequent parts of the thesis considers structure discovery of undirected graphical models from few observational data. In particular we focus on invoking sparsity and other structured assumptions in Gaussian Graphical Models (GGMs). To this end we make two contributions. We show an approach to identify differences in Gaussian Graphical Models (GGMs) known to have similar structure. We derive the distribution of parameter differences under a joint penalty when parameters are known to be sparse in the difference. We then show how this approach can be used to obtain confidence intervals on edge differences in GGMs. We then introduce a novel learning based approach to the problem structure discovery of undirected graphical models from observational data. We demonstrate how neural networks can be used to learn effective estimators for this problem. This is empirically shown to be flexible and efficient alternatives to existing techniques

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Brissac, Olivier. "Contributions à l'étude des mécanismes d'apprentissage opérant sur des descriptions à base de graphes". La Réunion, 1996. http://elgebar.univ-reunion.fr/login?url=http://thesesenligne.univ.run/96_S003_Brissac.pdf.

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Resumen

Nous nous intéressons aux mécanismes d'apprentissage symbolique automatique dans le cadre de l'utilisation de langages de description à base de graphes. Notre étude s'articule autour de deux axes: la recherche de régularités dans les descriptions d'exemples, et la re-description de ces exemples à l'aide des régularités extraites. Nous proposons dans un premier temps un modèle basé sur l'utilisation des hypergraphes, qui permet de re-décrire un ensemble de descriptions initiales à partir de régularités précédemment observées sur ces descriptions, sans perte d'information. Nous abordons ensuite le problème de la recherche de régularités. Nous proposons alors un algorithme de recherche de sous-structures, capable d'extraire un certain nombre de sous-graphes partiels à partir d'un unique graphe ou d'un ensemble de graphes initiaux. Cet algorithme est basé sur une méthode de partitionnement et prend en paramètre une méthode de classification numérique. Il est capable d'extraire des sous-graphes partiels au sens général du terme (non limités à des arbres, chemins,) et possède une complexité polynomiale. Nous expérimentons enfin cet algorithme de recherche de sous-structures sur deux problèmes réels.

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Allard, Antoine. "Percolation sur graphes aléatoires - modélisation et description analytique -". Thesis, Université Laval, 2014. http://www.theses.ulaval.ca/2014/30822/30822.pdf.

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Resumen

Les graphes sont des objets mathématiques abstraits utilisés pour modéliser les interactions entre les éléments constitutifs des systèmes complexes. Cette utilisation est motivée par le fait qu’il existe un lien fondamental entre la structure de ces interactions et les propriétés macroscopiques de ces systèmes. La théorie de la percolation offre un paradigme de choix pour analyser la structure de ces graphes, et ainsi mieux comprendre les conditions dans lesquelles ces propriétés émergent. Les interactions dans une grande variété de systèmes complexes partagent plusieurs propriétés structurelles universelles, et leur incorporation dans un cadre théorique unique demeure l’un des principaux défis de l’étude des systèmes complexes. Exploitant une approche multitype, une idée toute simple mais étonnamment puissante, nous avons unifié l’ensemble des modèles de percolation sur graphes aléatoires connus en un même cadre théorique, ce qui en fait le plus général et le plus réaliste proposé à ce jour. Bien plus qu’une simple compilation, le formalisme que nous proposons augmente significativement la complexité des structures pouvant être reproduites et, de ce fait, ouvre la voie à plusieurs nouvelles avenues de recherche. Nous illustrons cette assertion notamment en utilisant notre modèle pour valider et formaliser certaines intuitions inspirées de résultats empiriques. Dans un premier temps, nous étudions comment la structure en réseau de certains systèmes complexes (ex. réseau de distribution électrique, réseau social) facilite leur surveillance, et par conséquent leur éventuel contrôle. Dans un second temps, nous explorons la possibilité d’utiliser la décomposition en couches “k-core” en tant que structure effective des graphes extraits des systèmes complexes réels. Enfin, nous utilisons notre modèle pour identifier les conditions pour lesquelles une nouvelle stratégie d’immunisation contre des maladies infectieuses est la stratégie optimale.
Graphs are abstract mathematical objects used to model the interactions between the elements of complex systems. Their use is motivated by the fact that there exists a fundamental relationship between the structure of these interactions and the macroscopic properties of these systems. The structure of these graphs is analyzed within the paradigm of percolation theory whose tools and concepts contribute to a better understanding of the conditions for which these emergent properties appear. The underlying interactions of a wide variety of complex systems share many universal structural properties, and including these properties in a unified theoretical framework is one of the main challenges of the science of complex systems. Capitalizing on a multitype approach, a simple yet powerful idea, we have unified the models of percolation on random graphs published to this day in a single framework, hence yielding the most general and realistic framework to date. More than a mere compilation, this framework significantly increases the structural complexity of the graphs that can now be mathematically handled, and, as such, opens the way to many new research opportunities. We illustrate this assertion by using our framework to validate hypotheses hinted at by empirical results. First, we investigate how the network structure of some complex systems (e.g., power grids, social networks) enhances our ability to monitor them, and ultimately to control them. Second, we test the hypothesis that the “k-core” decomposition can act as an effective structure of graphs extracted from real complex systems. Third, we use our framework to identify the conditions for which a new immunization strategy against infectious diseases is optimal.

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Durand, Jean-Sébastien. "Apprentissage et rétention des gestes de réanimation cardiorespiratoire : étude statistique sur 36 élèves". Bordeaux 2, 1992. http://www.theses.fr/1992BOR2M158.

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Laloë, Thomas. "Sur quelques problèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé". Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00455528.

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Resumen

L'objectif de cette Thèse est d'apporter une contribution au problème de l'apprentissage statistique, notamment en développant des méthodes pour prendre en compte des données fonctionnelles. Dans la première partie, nous développons une approche de type plus proches voisins pour la régression fonctionnelle. Dans la deuxième, nous étudions les propriétés de la méthode de quantification dans des espaces de dimension infinie. Nous appliquons ensuite cette méthode pour réaliser une étude comportementale de bancs d'anchois. Enfin, la dernière partie est dédiée au problème de l'estimation des ensembles de niveaux de la fonction de régression dans un cadre multivarié.

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Maignant, Elodie. "Plongements barycentriques pour l'apprentissage géométrique de variétés : application aux formes et graphes". Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4096.

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Resumen

Une image obtenue par IRM, c'est plus de 60 000 pixels. La plus grosse protéine connue chez l'être humain est constituée d'environ 30 000 acides aminés. On parle de données en grande dimension. En réalité, la plupart des données en grande dimension ne le sont qu'en apparence. Par exemple, de toutes les images que l'on pourrait générer aléatoirement en coloriant 256 x 256 pixels, seule une infime proportion ressemblerait à l'image IRM d'un cerveau humain. C'est ce qu'on appelle la dimension intrinsèque des données. En grande dimension, apprentissage rime donc souvent avec réduction de dimension. Il existe de nombreuses méthodes de réduction de dimension, les plus récentes pouvant être classées selon deux approches.Une première approche, connue sous le nom d'apprentissage de variétés (manifold learning) ou réduction de dimension non linéaire, part du constat que certaines lois physiques derrière les données que l'on observe ne sont pas linéaires. Ainsi, espérer expliquer la dimension intrinsèque des données par un modèle linéaire est donc parfois irréaliste. Au lieu de cela, les méthodes qui relèvent du manifold learning supposent un modèle localement linéaire.D'autre part, avec l'émergence du domaine de l'analyse statistique de formes, il y eu une prise de conscience que de nombreuses données sont naturellement invariantes à certaines symétries (rotations, permutations, reparamétrisations...), invariances qui se reflètent directement sur la dimension intrinsèque des données. Ces invariances, la géométrie euclidienne ne peut pas les retranscrire fidèlement. Ainsi, on observe un intérêt croissant pour la modélisation des données par des structures plus fines telles que les variétés riemanniennes. Une deuxième approche en réduction de dimension consiste donc à généraliser les méthodes existantes à des données à valeurs dans des espaces non-euclidiens. On parle alors d'apprentissage géométrique. Jusqu'à présent, la plupart des travaux en apprentissage géométrique se sont focalisés sur l'analyse en composantes principales.Dans la perspective de proposer une approche qui combine à la fois apprentissage géométrique et manifold learning, nous nous sommes intéressés à la méthode appelée locally linear embedding, qui a la particularité de reposer sur la notion de barycentre, notion a priori définie dans les espaces euclidiens mais qui se généralise aux variétés riemanniennes. C'est d'ailleurs sur cette même notion que repose une autre méthode appelée barycentric subspace analysis, et qui fait justement partie des méthodes qui généralisent l'analyse en composantes principales aux variétés riemanniennes. Ici, nous introduisons la notion nouvelle de plongement barycentrique, qui regroupe les deux méthodes. Essentiellement, cette notion englobe un ensemble de méthodes dont la structure rappelle celle des méthodes de réduction de dimension linéaires et non linéaires, mais où le modèle (localement) linéaire est remplacé par un modèle barycentrique -- affine.Le cœur de notre travail consiste en l'analyse de ces méthodes, tant sur le plan théorique que pratique. Du côté des applications, nous nous intéressons à deux exemples importants en apprentissage géométrique : les formes et les graphes. En particulier, on démontre que par rapport aux méthodes standard de réduction de dimension en analyse statistique des graphes, les plongements barycentriques se distinguent par leur meilleure interprétabilité. En plus des questions pratiques liées à l'implémentation, chacun de ces exemples soulève ses propres questions théoriques, principalement autour de la géométrie des espaces quotients. Parallèlement, nous nous attachons à caractériser géométriquement les plongements localement barycentriques, qui généralisent la projection calculée par locally linear embedding. Enfin, de nouveaux algorithmes d'apprentissage géométrique, novateurs dans leur approche, complètent ce travail
An MRI image has over 60,000 pixels. The largest known human protein consists of around 30,000 amino acids. We call such data high-dimensional. In practice, most high-dimensional data is high-dimensional only artificially. For example, of all the images that could be randomly generated by coloring 256 x 256 pixels, only a very small subset would resemble an MRI image of a human brain. This is known as the intrinsic dimension of such data. Therefore, learning high-dimensional data is often synonymous with dimensionality reduction. There are numerous methods for reducing the dimension of a dataset, the most recent of which can be classified according to two approaches.A first approach known as manifold learning or non-linear dimensionality reduction is based on the observation that some of the physical laws behind the data we observe are non-linear. In this case, trying to explain the intrinsic dimension of a dataset with a linear model is sometimes unrealistic. Instead, manifold learning methods assume a locally linear model.Moreover, with the emergence of statistical shape analysis, there has been a growing awareness that many types of data are naturally invariant to certain symmetries (rotations, reparametrizations, permutations...). Such properties are directly mirrored in the intrinsic dimension of such data. These invariances cannot be faithfully transcribed by Euclidean geometry. There is therefore a growing interest in modeling such data using finer structures such as Riemannian manifolds. A second recent approach to dimension reduction consists then in generalizing existing methods to non-Euclidean data. This is known as geometric learning.In order to combine both geometric learning and manifold learning, we investigated the method called locally linear embedding, which has the specificity of being based on the notion of barycenter, a notion a priori defined in Euclidean spaces but which generalizes to Riemannian manifolds. In fact, the method called barycentric subspace analysis, which is one of those generalizing principal component analysis to Riemannian manifolds, is based on this notion as well. Here we rephrase both methods under the new notion of barycentric embeddings. Essentially, barycentric embeddings inherit the structure of most linear and non-linear dimension reduction methods, but rely on a (locally) barycentric -- affine -- model rather than a linear one.The core of our work lies in the analysis of these methods, both on a theoretical and practical level. In particular, we address the application of barycentric embeddings to two important examples in geometric learning: shapes and graphs. In addition to practical implementation issues, each of these examples raises its own theoretical questions, mostly related to the geometry of quotient spaces. In particular, we highlight that compared to standard dimension reduction methods in graph analysis, barycentric embeddings stand out for their better interpretability. In parallel with these examples, we characterize the geometry of locally barycentric embeddings, which generalize the projection computed by locally linear embedding. Finally, algorithms for geometric manifold learning, novel in their approach, complete this work

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Sokol, Marina. "Méthodes d'apprentissage semi-supervisé basé sur les graphes et détection rapide des nœuds centraux". Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00998394.

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Resumen

Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé constituent une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique qui combinent points étiquetés et données non labellisées pour construire le classifieur. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un formalisme d'optimisation général, commun à l'ensemble des méthodes d'apprentissage semi-supervisé et en particulier aux Laplacien Standard, Laplacien Normalisé et PageRank. En utilisant la théorie des marches aléatoires, nous caractérisons les différences majeures entre méthodes d'apprentissage semi-supervisé et nous définissons des critères opérationnels pour guider le choix des paramètres du noyau ainsi que des points étiquetés. Nous illustrons la portée des résultats théoriques obtenus sur des données synthétiques et réelles, comme par exemple la classification par le contenu et par utilisateurs des systèmes pair-à-pair. Cette application montre de façon édifiante que la famille de méthodes proposée passe parfaitement à l'échelle. Les algorithmes développés dans la deuxième partie de la thèse peuvent être appliquées pour la sélection des données étiquetées, mais également aux autres applications dans la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons des algorithmes randomisés pour la détection rapide des nœuds de grands degrés et des nœuds avec de grandes valeurs de PageRank personnalisé. A la fin de la thèse, nous proposons une nouvelle mesure de centralité, qui généralise à la fois la centralité d'intermédiarité et PageRank. Cette nouvelle mesure est particulièrement bien adaptée pour la détection de la vulnérabilité de réseau.

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Ayadi, Hèla. "Opérateur de Gauss-Bonnet semi-Fredholm et propriétés spectrales sur les graphes infinis". Nantes, 2015. http://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show.action?id=4e93e5ba-424b-4597-b472-15f4526b70c2.

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Resumen

Dans le contexte des graphes infinis, localement finis et pondérés, nous nous intéressons à l’étude des propriétés de l’opérateur discret de Gauss-Bonnet qui est un opérateur de type Dirac (son carré est l’opérateur Laplacien). Plus précisément, nous donnons une version discrète de la notion importante de non-parabolicité à l’infini introduite par Gilles Carron pour les variétés Riemanniennes non-compactes. De plus, grâce à cette condition notre opérateur est Semi-Fredholm ce qui est utile dans la décomposition de Hodge pour résoudre des problèmes tel que le problème de Kirchhoff. Une autre partie de cette thèse consiste à étudier les propriétés spectrales de l’opérateur Laplacien. En fait, nous distinguons deux types d’opérateurs Laplaciens le premier défini sur l’espace des fonctions sur les sommets et le deuxième défini sur l’espace des fonctions sur les arêtes. C’est une question naturelle de voir le lien entre leur spectres respectifs. En utilisant, le critère de Weyl, nous montrons que le spectre de ces deux Laplaciens coïncident en dehors de la valeur 0. De plus, nous étendons le résultat de John Lott qui affirme que la valeur spectrale 0 est dans le spectre de l’un de ces deux Laplacien
In the context of an infinite locally finite weighted graph, we are interested in the study of discrete Gauss-Bonnet operator which is a Dirac type operator ( its square is the Laplacian operator ). In particular, we are focused on the conditions to have semi-Fredholmness operator needed to approach the Hodge decomposition theorem, which is important for solving problems such that Kirchhoff’s problem. In fact, we present a discrete version of the work of Gilles Carron which defines a new concept non-parabolicity at infinity to have the Gauss-Bonnet operator with closed range. Another part of this thesis consist to study the spectral properties of the Laplacian operator. We define two Laplacians one as an operator acting on functions on vertices and the other one acting on functions on edges. So, it is a natural question to characterize the relation between their spectrum in terms of a certain geometric property of the graph and properties of the operators. In fact, we show that the nonzero spectrum of the two laplacians are the same, by using Weyl criterion. In addition, we give an extension of the work of John Lott such that with suitable weight conditions, we prove that the spectral value 0 in the spectrum of one of these two Laplacians

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Sokol, Marina. "Méthodes d’apprentissage semi-supervisé basé sur les graphes et détection rapide des nœuds centraux". Thesis, Nice, 2014. http://www.theses.fr/2014NICE4018/document.

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Resumen

Les méthodes d'apprentissage semi-supervisé constituent une catégorie de méthodes d'apprentissage automatique qui combinent points étiquetés et données non labellisées pour construire le classifieur. Dans la première partie de la thèse, nous proposons un formalisme d'optimisation général, commun à l'ensemble des méthodes d'apprentissage semi-supervisé et en particulier aux Laplacien Standard, Laplacien Normalisé et PageRank. En utilisant la théorie des marches aléatoires, nous caractérisons les différences majeures entre méthodes d'apprentissage semi-supervisé et nous définissons des critères opérationnels pour guider le choix des paramètres du noyau ainsi que des points étiquetés. Nous illustrons la portée des résultats théoriques obtenus sur des données synthétiques et réelles, comme par exemple la classification par le contenu et par utilisateurs des systèmes pair-à-pair. Cette application montre de façon édifiante que la famille de méthodes proposée passe parfaitement à l’échelle. Les algorithmes développés dans la deuxième partie de la thèse peuvent être appliquées pour la sélection des données étiquetées, mais également aux autres applications dans la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons des algorithmes randomisés pour la détection rapide des nœuds de grands degrés et des nœuds avec de grandes valeurs de PageRank personnalisé. A la fin de la thèse, nous proposons une nouvelle mesure de centralité, qui généralise à la fois la centralité d'intermédiarité et PageRank. Cette nouvelle mesure est particulièrement bien adaptée pour la détection de la vulnérabilité de réseau
Semi-supervised learning methods constitute a category of machine learning methods which use labelled points together with unlabeled data to tune the classifier. The main idea of the semi-supervised methods is based on an assumption that the classification function should change smoothly over a similarity graph. In the first part of the thesis, we propose a generalized optimization approach for the graph-based semi-supervised learning which implies as particular cases the Standard Laplacian, Normalized Laplacian and PageRank based methods. Using random walk theory, we provide insights about the differences among the graph-based semi-supervised learning methods and give recommendations for the choice of the kernel parameters and labelled points. We have illustrated all theoretical results with the help of synthetic and real data. As one example of real data we consider classification of content and users in P2P systems. This application demonstrates that the proposed family of methods scales very well with the volume of data. The second part of the thesis is devoted to quick detection of network central nodes. The algorithms developed in the second part of the thesis can be applied for the selections of quality labelled data but also have other applications in information retrieval. Specifically, we propose random walk based algorithms for quick detection of large degree nodes and nodes with large values of Personalized PageRank. Finally, in the end of the thesis we suggest new centrality measure, which generalizes both the current flow betweenness centrality and PageRank. This new measure is particularly well suited for detection of network vulnerability

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Hollocou, Alexandre. "Nouvelles approches pour le partitionnement de grands graphes". Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE063.

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Les graphes sont omniprésents dans de nombreux domaines de recherche, allant de la biologie à la sociologie. Un graphe est une structure mathématique très simple constituée d’un ensemble d’éléments, appelés nœuds, reliés entre eux par des liens, appelés arêtes. Malgré cette simplicité, les graphes sont capables de représenter des systèmes extrêmement complexes, comme les interactions entre protéines ou les collaborations scientifiques. Le partitionnement ou clustering de graphe est un problème central en analyse de graphe dont l’objectif est d’identifier des groupes de nœuds densément interconnectés et peu connectés avec le reste du graphe. Ces groupes de nœuds, appelés clusters, sont fondamentaux pour une compréhension fine de la structure des graphes. Il n’existe pas de définition universelle de ce qu’est un bon cluster, et différentes approches peuvent s’avérer mieux adaptées dans différentes situations. Alors que les méthodes classiques s’attachent à trouver des partitions des nœuds de graphe, c’est-à-dire à colorer ces nœuds de manière à ce qu’un nœud donné n’ait qu’une et une seule couleur, des approches plus élaborées se révèlent nécessaires pour modéliser la structure complexe des graphes que l’on rencontre en situation réelle. En particulier, dans de nombreux cas, il est nécessaire de considérer qu’un nœud donné peut appartenir à plus d’un cluster. Par ailleurs, de nombreux systèmes que l’on rencontre en pratique présentent une structure multi-échelle pour laquelle il est nécessaire de partir à la recherche de hiérarchies de clusters plutôt que d’effectuer un partitionnement à plat. De plus, les graphes que l’on rencontre en pratique évoluent souvent avec le temps et sont trop massifs pour être traités en un seul lot. Pour ces raisons, il est souvent nécessaire d’adopter des approches dites de streaming qui traitent les arêtes au fil de l’eau. Enfin, dans de nombreuses applications, traiter des graphes entiers n’est pas nécessaire ou est trop coûteux, et il est plus approprié de retrouver des clusters locaux dans un voisinage de nœuds d’intérêt plutôt que de colorer tous les nœuds. Dans ce travail, nous étudions des approches alternatives de partitionnement de graphe et mettons au point de nouveaux algorithmes afin de résoudre les différents problèmes évoqués ci-dessus
Graphs are ubiquitous in many fields of research ranging from sociology to biology. A graph is a very simple mathematical structure that consists of a set of elements, called nodes, connected to each other by edges. It is yet able to represent complex systems such as protein-protein interaction or scientific collaborations. Graph clustering is a central problem in the analysis of graphs whose objective is to identify dense groups of nodes that are sparsely connected to the rest of the graph. These groups of nodes, called clusters, are fundamental to an in-depth understanding of graph structures. There is no universal definition of what a good cluster is, and different approaches might be best suited for different applications. Whereas most of classic methods focus on finding node partitions, i.e. on coloring graph nodes so that each node has one and only one color, more elaborate approaches are often necessary to model the complex structure of real-life graphs and to address sophisticated applications. In particular, in many cases, we must consider that a given node can belong to more than one cluster. Besides, many real-world systems exhibit multi-scale structures and one much seek for hierarchies of clusters rather than flat clusterings. Furthermore, graphs often evolve over time and are too massive to be handled in one batch so that one must be able to process stream of edges. Finally, in many applications, processing entire graphs is irrelevant or expensive, and it can be more appropriate to recover local clusters in the neighborhood of nodes of interest rather than color all graph nodes. In this work, we study alternative approaches and design novel algorithms to tackle these different problems. The novel methods that we propose to address these different problems are mostly inspired by variants of modularity, a classic measure that accesses the quality of a node partition, and by random walks, stochastic processes whose properties are closely related to the graph structure. We provide analyses that give theoretical guarantees for the different proposed techniques, and endeavour to evaluate these algorithms on real-world datasets and use cases

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Aucouturier, Jean-Julien. "Dix expériences sur la modélisation du timbre polyphonique". Paris 6, 2006. https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01970963.

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La majorité des systèmes d'indexation de signaux musicaux modélise leur " timbre polyphonique " comme une distribution statistique globale d'attributs spectraux instantanés. Cette thèse remet en cause la validité de ce modèle. Nous construisons des mesures explicites de la similitude timbrale entre deux textures polyphoniques, et montrons que la précision de ce type d'algorithmes est limitée et que leur taux d'erreur résiduel n'est pas accidentel. Notamment, cette classe de mesures tend à créer de faux positifs qui sont toujours les même chansons, indépendamment de la requête de départ: des " hubs ". Leur étude établit que l'importance perceptuelle des attributs instantanés ne dépend pas de leur saillance statistique par rapport à leur distribution à long terme : nous "entendons" quotidiennement dans la musique polyphonique des choses qui ne sont pourtant pas présentes de façon significative (statistiquement) dans le signal sonore
The majority of systems extracting high-level music descriptions from audio signals rely on a common, implicit model of the global sound or polyphonic timbre of a musical signal. This model represents the timbre of a texture as the long-term distribution of its local spectral features. The underlying assumption is rarely made explicit: the perception of the timbre of a texture is assumed to result from the most statistically significant feature windows. This thesis questions the validity of this assumption. To do so, we construct an explicit measure of the timbre similarity between polyphonic music textures, and variants thereof inspired by previous work in Music Information Retrieval. We show that the precision of such measures is bounded, and that the remaining error rate is not incidental. Notably, this class of algorithms tends to create false positives - which we call hubs - which are mostly always the same songs regardless of the query. Their study shows that the perceptual saliency of feature observations is not necessarily correlated with their statistical significance with respect to the global distribution. In other words, music listeners routinely “hear” things that are not statistically significant in musical signals, but rather are the result of high-level cognitive reasoning, which depends on cultural expectations, a priori knowledge, and context. Much of the music we hear as being “piano music” is really music that we expect to be piano music. Such statistical/ perceptual paradoxes are instrumental in the observed discrepancy between human perception of timbre and the models studied here

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Tilière, Béatrice de. "Dimères sur les graphes isoradiaux et modèle d'interfaces aléatoires en dimension 2+2". Paris 11, 2004. http://www.theses.fr/2004PA112268.

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Le modèle de dimères modélise la répartition de molécules diatomiques à la surface d'un cristal. Nous supposons que le réseau vérifie une condition géométrique appelée isoradialité, et que les arêtes du réseau sont munies de la fonction de poids critique. Le modèle a alors un comportement "critique", il n'a que 2 phases possibles, solide ou liquide, au lieu de 3 en général. Nous obtenons 3 résultats pour le modèle de dimères isoradial. Nous prouvons une formule explicite pour le taux de croissance de la fonction de partition de l'exhaustion naturelle, et pour la mesure de Gibbs d'entropie maximale. L'originalité et l'intérêt de ces 2 formules résident dans le fait qu'elles ne dépendent que de la géométrie locale du graphe. Nous pensons que cette propriété de localité est caractéristique du cas isoradial. Les configurations de dimères ont une interprétation géométrique en tant que surfaces discrètes décrites par une fonction de hauteur. Nous montrons que lorsque les surfaces sont distribuées selon la mesure de Gibbs d'entropie maximale, la fonction de hauteur converge vers un champ libre Gaussien. Nous introduisons le modèle de quadri-pavages triangulaires. Nous montrons que ce modèle est superposition de 2 modèles de dimères sur des graphes isoradiaux, et l'interprétons géométriquement comme surfaces de dimension 2 dans un espace de dimension 4. Nous étudions ce modèle dans sa phase "critique". Nous montrons une formule explicite pour le taux de croissance de la fonction de partition totale et pour une mesure sur l'espace de tous les quadri-pavages. C'est le premier modèle d'interfaces aléatoires en dimension 2+2 sur lequel des résultats de ce type ont pu être obtenus
The dimer model represents diatomic molecules adsorbed on the surface of a crystal. We suppose that the lattice satisfies a geometric condition called isoradiality, moreover we assume that the critical weight function is assigned to edges of the lattice. The model then has a "critical" behavior, i. E. It can be in 2 different phases, solid or liquid, instead of 3 in general. Our three main results on the isoradial dimer model are the following. We prove an explicit formula for the growth rate of the partition function of the natural exhaustion of the infinite lattice, and for the maximal entropy Gibbs measure. The interesting feature of those two formulas lies in the fact that they only depend on the local structure of the graph. We believe this locality property to be specific of the isoradial case. Geometrically, dimer configurations can be interpreted as discrete surfaces described by one height function. We show that when the surfaces are chosen with respect to the maximal entropy Gibbs measure, the height function converges to a Gaussian free field. We introduce the triangular quadri-tile dimer model, where quadri-tilings are tilings by quadrilaterals made of adjacent right triangles. We show that this model is the superposition of two dimer models, and interpret it geometrically as surfaces of dimension 2 in a space of dimension 4. We study this model in the "critical" phase. We prove an explicit formula for the growth rate of the total partition function, and for a measure on the space of all quadri-tilings. It is the first random interface model in dimension 2+2 for which those kind of results can be obtained

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Gaüzère, Benoît. "Application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction des propriétés des molécules". Caen, 2013. http://www.theses.fr/2013CAEN2043.

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Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce noyau avec des méthodes d'apprentissage à noyaux multiples afin d'extraire un ensemble de motifs pertinents. Cette contribution est ensuite étendue en incluant l'information cyclique encodée par deux représentations moléculaires définies par le graphe de cycles pertinents et l'hypergraphe de cycles pertinents. Le graphe des cycles pertinents permet d'encoder le système cyclique d'une molécule. L'hypergraphe de cycles pertinents correspond à une nouvelle représentation moléculaire permettant d'encoder à la fois le système cyclique d'une molécule ainsi que les relations d'adjacence entre les cycles et les parties acycliques. Nous proposons également deux noyaux sur graphes utilisant ces représentations. Enfin, la dernière partie vise à définir des noyaux sur graphes pour la chémoinformatique basés sur la distance d'édition. Un premier noyau est basé sur un opérateur de régularisation utilisant la distance d'édition entre graphes moléculaires. Le second noyau introduit la comparaison de treelets dissimilaires basée sur un algorithme de calcul de la distance d'édition entre treelets
This work deals with the application of graph kernel methods to the prediction of molecular properties. In this document, we first present a state of the art of graph kernels used in chemoinformatics and particurlarly those which are based on bags of patterns. Within this framework, we introduce the treelet kernel based on a set of trees which allows to encode most of the structural information encoded in molecular graphs. We also propose a combination of this kernel with multiple kernel learning methods in order to extract a subset of relevant patterns. This kernel is then extended by including cyclic information using two molecular representations defined by the relevant cycle graph and the relevant cycle hypergraph. Relevant cycle graph allows to encode the cyclic system of a molecule

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Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo". Thesis, Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136/document.

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Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. Nous proposons un nouvel estimateur défini via la vraisemblance complète de Cox et une pénalisation permettant à la fois la sélection de variables et de forcer, quand c’est possible, les coefficients à être constants. Nous introduisons des algorithmes d'optimisation proximaux, permettant d'estimer les coefficients du modèle de manière efficace. L'implémentation de ces méthodes en C++ et dans le package R coxtv permet d'analyser des jeux de données de taille supérieure à la mémoire vive; via un streaming du flux de données et des méthodes d'apprentissage en ligne, telles que la descente de gradient stochastique proximale aux pas adaptatifs. Nous illustrons les performances du modèle sur des simulations en nous comparant aux méthodes existantes. Enfin, nous nous intéressons à la problématique du design des jeux vidéo. Nous montrons que l'application directe de ce modèle, sur les grands jeux de données dont dispose l'industrie du jeu vidéo, permet de mettre en évidence des leviers d'amélioration du design des jeux étudiés. Nous nous intéressons d'abord à l'analyse des composantes bas niveau, telles que les choix d'équipement fait par les joueurs au fils du temps et montrons que le modèle permet de quantifier l'effet de chacun de ces éléments de jeu, offrant ainsi aux designers des leviers d'amélioration direct du design. Enfin, nous montrons que le modèle permet de dégager des enseignements plus généraux sur le design tels que l'influence de la difficulté sur la motivation des joueurs
This thesis focuses on longitudinal time to event data possibly large along the following tree axes : number of individuals, observation frequency and number of covariates. We introduce a penalised estimator based on Cox complete likelihood with data driven weights. We introduce proximal optimization algorithms to efficiently fit models coefficients. We have implemented thoses methods in C++ and in the R package coxtv to allow everyone to analyse data sets bigger than RAM; using data streaming and online learning algorithms such that proximal stochastic gradient descent with adaptive learning rates. We illustrate performances on simulations and benchmark with existing models. Finally, we investigate the issue of video game design. We show that using our model on large datasets available in video game industry allows us to bring to light ways of improving the design of studied games. First we have a look at low level covariates, such as equipment choices through time and show that this model allows us to quantify the effect of each game elements, giving to designers ways to improve the game design. Finally, we show that the model can be used to extract more general design recommendations such as dificulty influence on player motivations

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Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo". Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136.

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Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. Nous proposons un nouvel estimateur défini via la vraisemblance complète de Cox et une pénalisation permettant à la fois la sélection de variables et de forcer, quand c’est possible, les coefficients à être constants. Nous introduisons des algorithmes d'optimisation proximaux, permettant d'estimer les coefficients du modèle de manière efficace. L'implémentation de ces méthodes en C++ et dans le package R coxtv permet d'analyser des jeux de données de taille supérieure à la mémoire vive; via un streaming du flux de données et des méthodes d'apprentissage en ligne, telles que la descente de gradient stochastique proximale aux pas adaptatifs. Nous illustrons les performances du modèle sur des simulations en nous comparant aux méthodes existantes. Enfin, nous nous intéressons à la problématique du design des jeux vidéo. Nous montrons que l'application directe de ce modèle, sur les grands jeux de données dont dispose l'industrie du jeu vidéo, permet de mettre en évidence des leviers d'amélioration du design des jeux étudiés. Nous nous intéressons d'abord à l'analyse des composantes bas niveau, telles que les choix d'équipement fait par les joueurs au fils du temps et montrons que le modèle permet de quantifier l'effet de chacun de ces éléments de jeu, offrant ainsi aux designers des leviers d'amélioration direct du design. Enfin, nous montrons que le modèle permet de dégager des enseignements plus généraux sur le design tels que l'influence de la difficulté sur la motivation des joueurs
This thesis focuses on longitudinal time to event data possibly large along the following tree axes : number of individuals, observation frequency and number of covariates. We introduce a penalised estimator based on Cox complete likelihood with data driven weights. We introduce proximal optimization algorithms to efficiently fit models coefficients. We have implemented thoses methods in C++ and in the R package coxtv to allow everyone to analyse data sets bigger than RAM; using data streaming and online learning algorithms such that proximal stochastic gradient descent with adaptive learning rates. We illustrate performances on simulations and benchmark with existing models. Finally, we investigate the issue of video game design. We show that using our model on large datasets available in video game industry allows us to bring to light ways of improving the design of studied games. First we have a look at low level covariates, such as equipment choices through time and show that this model allows us to quantify the effect of each game elements, giving to designers ways to improve the game design. Finally, we show that the model can be used to extract more general design recommendations such as dificulty influence on player motivations

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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine". Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au regard de différents critères tels que la latence et la précision. Notre approche implique l'examination méticuleuse et l'amélioration des éléments clés de l'interface Homme machine audiovisuelle. En particulier, nous investiguons et contribuons dans les domaines de la détection du locuteur actif et de la reconnaissance de la parole audiovisuelle. En adressant ces tâches, nous visons à réduire le décalage existant entre le potentiel des algorithmes audiovisuels et leur application dans les systèmes embarqués. Notre recherche introduit plusieurs modèles efficients pour la détection du locuteur actif. D'une part, notre nouvelle stratégie de fusion audiovisuelle permet d'améliorer significativement l'état de l'art, avec un modèle comparativement plus simple. D'autre part, nous explorons la recherche automatique d'architecture neuronale pour développer un modèle particulièrement compact et efficient pour la détection du locuteur actif. En outre, nous présentons nos travaux sur la reconnaissance de la parole audiovisuelle, avec un accent particulier porté sur la reconnaissance de mots clés. Notre contribution principale dans ce domaine cible l'aspect visuel de la parole, avec une approche à base de graphes pour simplifier la chaîne de traitement des données
In the rapidly evolving landscape of human-machine interfaces, deep learning has been nothing short of revolutionary. It has ushered in a new era of audio-visual algorithms, which, in turn, have expanded the horizons of potential applications and strengthened the performance of traditional systems. However, these remarkable advancements come with a caveat - many of these algorithms are computationally demanding, rendering their integration onto embedded devices a formidable task. The primary focus of this thesis is to surmount this limitation through a comprehensive optimization effort, addressing the critical factors of latency and accuracy in audio-visual algorithms. Our approach entails a meticulous examination and enhancement of key components in the audio-visual human-machine interaction pipeline; we investigate and make contributions to fundamental aspects of audio-visual technology in Active Speaker Detection and Audio-visual Speech Recognition tasks. By tackling these critical building blocks, we aim to bridge the gap between the vast potential of audio-visual algorithms and their practical application in embedded systems. Our research introduces efficient models in Active Speaker Detection. On the one hand, our novel audio-visual fusion strategy yields significant improvements over other state-of-the-art systems, featuring a relatively simpler model. On the other hand, we explore neural architecture search, resulting in the development of a compact yet efficient architecture for the Active Speaker Detection problem. Furthermore, we present our work on audio-visual speech recognition, with a specific emphasis on keyword spotting. Our main contribution targets the visual aspect of speech recognition with a graph-based approach designed to streamline the visual processing pipeline, promising simpler audio-visual recognition systems

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Sevi, Harry. "Analyse harmonique sur graphes dirigés et applications : de l'analyse de Fourier aux ondelettes". Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSEN068/document.

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La recherche menée dans cette thèse a pour but de développer une analyse harmonique pour des fonctions définies sur les sommets d'un graphe orienté. À l'ère du déluge de données, de nombreuses données sont sous forme de graphes et données sur ce graphe. Afin d'analyser d'exploiter ces données de graphes, nous avons besoin de développer des méthodes mathématiques et numériquement efficientes. Ce développement a conduit à l'émergence d'un nouveau cadre théorique appelé le traitement de signal sur graphe dont le but est d'étendre les concepts fondamentaux du traitement de signal classique aux graphes. Inspirées par l'aspect multi échelle des graphes et données sur graphes, de nombreux constructions multi-échelles ont été proposé. Néanmoins, elles s'appliquent uniquement dans le cadre non orienté. L'extension d'une analyse harmonique sur graphe orienté bien que naturelle, s'avère complexe. Nous proposons donc une analyse harmonique en utilisant l'opérateur de marche aléatoire comme point de départ de notre cadre. Premièrement, nous proposons des bases de type Fourier formées des vecteurs propres de l'opérateur de marche aléatoire. De ces bases de Fourier, nous en déterminons une notion fréquentielle en analysant la variation de ses vecteurs propres. La détermination d'une analyse fréquentielle à partir de la base des vecteurs de l'opérateur de marche aléatoire nous amène aux constructions multi-échelles sur graphes orientés. Plus particulièrement, nous proposons une construction en trames d'ondelettes ainsi qu'une construction d'ondelettes décimées sur graphes orientés. Nous illustrons notre analyse harmonique par divers exemples afin d'en montrer l'efficience et la pertinence
The research conducted in this thesis aims to develop a harmonic analysis for functions defined on the vertices of an oriented graph. In the era of data deluge, much data is in the form of graphs and data on this graph. In order to analyze and exploit this graph data, we need to develop mathematical and numerically efficient methods. This development has led to the emergence of a new theoretical framework called signal processing on graphs, which aims to extend the fundamental concepts of conventional signal processing to graphs. Inspired by the multi-scale aspect of graphs and graph data, many multi-scale constructions have been proposed. However, they apply only to the non-directed framework. The extension of a harmonic analysis on an oriented graph, although natural, is complex. We, therefore, propose a harmonic analysis using the random walk operator as the starting point for our framework. First, we propose Fourier-type bases formed by the eigenvectors of the random walk operator. From these Fourier bases, we determine a frequency notion by analyzing the variation of its eigenvectors. The determination of a frequency analysis from the basis of the vectors of the random walk operator leads us to multi-scale constructions on oriented graphs. More specifically, we propose a wavelet frame construction as well as a decimated wavelet construction on directed graphs. We illustrate our harmonic analysis with various examples to show its efficiency and relevance

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Gabillon, Victor. "Algorithmes budgétisés d'itérations sur les politiques obtenues par classification". Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10032/document.

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Cette thèse étudie une classe d'algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL), appelée « itération sur les politiques obtenues par classification » (CBPI). Contrairement aux méthodes standards de RL, CBPI n'utilise pas de représentation explicite de la fonction valeur. CBPI réalise des déroulés (des trajectoires) et estime la fonction action-valeur de la politique courante pour un nombre limité d'états et d'actions. En utilisant un ensemble d'apprentissage construit à partir de ces estimations, la politique gloutonne est apprise comme le produit d'un classificateur. La politique ainsi produite à chaque itération de l'algorithme, n'est plus définie par une fonction valeur (approximée), mais par un classificateur. Dans cette thèse, nous proposons de nouveaux algorithmes qui améliorent les performances des méthodes CBPI existantes, spécialement lorsque le nombre d’interactions avec l’environnement est limité. Nos améliorations se portent sur les deux limitations de CBPI suivantes : 1) les déroulés utilisés pour estimer les fonctions action-valeur doivent être tronqués et leur nombre est limité, créant un compromis entre le biais et la variance dans ces estimations, et 2) les déroulés sont répartis de manière uniforme entre les états déroulés et les actions disponibles, alors qu'une stratégie plus évoluée pourrait garantir un ensemble d'apprentissage plus précis. Nous proposons des algorithmes CBPI qui répondent à ces limitations, respectivement : 1) en utilisant une approximation de la fonction valeur pour améliorer la précision (en équilibrant biais et variance) des estimations, et 2) en échantillonnant de manière adaptative les déroulés parmi les paires d'état-action
This dissertation is motivated by the study of a class of reinforcement learning (RL) algorithms, called classification-based policy iteration (CBPI). Contrary to the standard RL methods, CBPI do not use an explicit representation for value function. Instead, they use rollouts and estimate the action-value function of the current policy at a collection of states. Using a training set built from these rollout estimates, the greedy policy is learned as the output of a classifier. Thus, the policy generated at each iteration of the algorithm, is no longer defined by a (approximated) value function, but instead by a classifier. In this thesis, we propose new algorithms that improve the performance of the existing CBPI methods, especially when they have a fixed budget of interaction with the environment. Our improvements are based on the following two shortcomings of the existing CBPI algorithms: 1) The rollouts that are used to estimate the action-value functions should be truncated and their number is limited, and thus, we have to deal with bias-variance tradeoff in estimating the rollouts, and 2) The rollouts are allocated uniformly over the states in the rollout set and the available actions, while a smarter allocation strategy could guarantee a more accurate training set for the classifier. We propose CBPI algorithms that address these issues, respectively, by: 1) the use of a value function approximation to improve the accuracy (balancing the bias and variance) of the rollout estimates, and 2) adaptively sampling the rollouts over the state-action pairs

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Laloë, Thomas. "Sur quelques problèmes d'apprentissage supervisé et non supervisé". Phd thesis, Montpellier 2, 2009. http://www.theses.fr/2009MON20145.

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L'objectif de cette Thèse est d'apporter une contribution au problème de l'apprentissage statistique, notamment en développant des méthodes pour prendre en compte des données fonctionnelles. Dans la première partie, nous développons une approche de type plus proches voisins pour la régression fonctionnelle. Dans la deuxième, nous étudions les propriétés de la méthode de quantification dans des espaces de dimension infinie. Nous appliquons ensuite cette méthode pour réaliser une étude comportementale de bancs d'anchois. Enfin, la dernie��re partie est dédiée au problème de l'estimation des ensembles de niveaux de la fonction de régression dans un cadre multivarié
The goal of this thesis is to contribute to the domain of statistical learning, and includes the development of methods that can deal with functional data. In the first section, we develop a Nearest Neighbor approach for functional regression. In the second, we study the properties of a quantization method in infinitely-dimensional spaces. We then apply this approach to a behavioral study of schools of anchovies. The last section is dedicated to the problem of estimating level sets of the regression function in a multivariate context

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Ben-Hamou, Anna. "Concentration et compression sur alphabets infinis, temps de mélange de marches aléatoires sur des graphes aléatoires". Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCC197/document.

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Ce document rassemble les travaux effectués durant mes années de thèse. Je commence par une présentation concise des résultats principaux, puis viennent trois parties relativement indépendantes.Dans la première partie, je considère des problèmes d'inférence statistique sur un échantillon i.i.d. issu d'une loi inconnue à support dénombrable. Le premier chapitre est consacré aux propriétés de concentration du profil de l'échantillon et de la masse manquante. Il s'agit d'un travail commun avec Stéphane Boucheron et Mesrob Ohannessian. Après avoir obtenu des bornes sur les variances, nous établissons des inégalités de concentration de type Bernstein, et exhibons un vaste domaine de lois pour lesquelles le facteur de variance dans ces inégalités est tendu. Le deuxième chapitre présente un travail en cours avec Stéphane Boucheron et Elisabeth Gassiat, concernant le problème de la compression universelle adaptative d'un tel échantillon. Nous établissons des bornes sur la redondance minimax des classes enveloppes, et construisons un code quasi-adaptatif sur la collection des classes définies par une enveloppe à variation régulière. Dans la deuxième partie, je m'intéresse à des marches aléatoires sur des graphes aléatoires à degrés precrits. Je présente d'abord un résultat obtenu avec Justin Salez, établissant le phénomène de cutoff pour la marche sans rebroussement. Sous certaines hypothèses sur les degrés, nous déterminons précisément le temps de mélange, la fenêtre du cutoff, et montrons que le profil de la distance à l'équilibre converge vers la fonction de queue gaussienne. Puis je m'intéresse à la comparaison des temps de mélange de la marche simple et de la marche sans rebroussement. Enfin, la troisième partie est consacrée aux propriétés de concentration de tirages pondérés sans remise et correspond à un travail commun avec Yuval Peres et Justin Salez
This document presents the problems I have been interested in during my PhD thesis. I begin with a concise presentation of the main results, followed by three relatively independent parts. In the first part, I consider statistical inference problems on an i.i.d. sample from an unknown distribution over a countable alphabet. The first chapter is devoted to the concentration properties of the sample's profile and of the missing mass. This is a joint work with Stéphane Boucheron and Mesrob Ohannessian. After obtaining bounds on variances, we establish Bernstein-type concentration inequalities and exhibit a vast domain of sampling distributions for which the variance factor in these inequalities is tight. The second chapter presents a work in progress with Stéphane Boucheron and Elisabeth Gassiat, on the problem of universal adaptive compression over countable alphabets. We give bounds on the minimax redundancy of envelope classes, and construct a quasi-adaptive code on the collection of classes defined by a regularly varying envelope. In the second part, I consider random walks on random graphs with prescribed degrees. I first present a result obtained with Justin Salez, establishing the cutoff phenomenon for non-backtracking random walks. Under certain degree assumptions, we precisely determine the mixing time, the cutoff window, and show that the profile of the distance to equilibrium converges to the Gaussian tail function. Then I consider the problem of comparing the mixing times of the simple and non-backtracking random walks. The third part is devoted to the concentration properties of weighted sampling without replacement and corresponds to a joint work with Yuval Peres and Justin Salez

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Cuturi, Marco. "Etude de noyaux de semigroupe sur objets structurés dans le cadre de l’apprentissage statistique". Paris, ENMP, 2005. http://www.theses.fr/2005ENMP1329.

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Les méthodes à noyaux désignent une nouvelle famille d’outis pouvant être utilisée pour diverses tâches de traitement statistique, telles que la classification ou la régression. Ces outils reposent sur le choix à priori d’une fonction de similarité entre paires d’objets traités communément appelées noyau en analyse fonctionnelle. Définir un noyau adéquat est une tâche complexe pour le praticien confronté à des objets structurés comme les graphes, les séquences ou encore les images. Cette thèse présente de larges familles de noyaux génériques, dits noyaux de semigroupe pour mesures, dans un cadre théorique mêlant des éléments de la théorie des espaces de Hilbert à noyau reproduisant de la géométrie de l’information et de l’analyse harmonique sur semigroupes. Ces noyaux sont également testés sur des jeux de données issus de la recherche en bioinformatique ou en analyse d’image
Kernel methods refer to a new family of data analysis tools which may be used in standardized learning contexts such as classification or regression. Such tools are grounded on an a priori similarity measure between the objects to be handled, which have been named kernel in the functional anlysys literature. The problem of selecting the right kernel for a task is known to be tricky notably when the objetcs have complex structures. We propose in this work various families of generic kernels for composite objects such as strings graphs or images based on a theoretical framework that blends elements of reproducing kernel Hilbert spaces theory, information geometry and harmonic analysis on semigroups. These kernels are also tested on datasets studied considered in the fields of bioinformatics and image analysis

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Trouillon, Théo. "Modèles d'embeddings à valeurs complexes pour les graphes de connaissances". Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM048/document.

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L'explosion de données relationnelles largement disponiblessous la forme de graphes de connaissances a permisle développement de multiples applications, dont les agents personnels automatiques,les systèmes de recommandation et l'amélioration desrésultats de recherche en ligne.La grande taille et l'incomplétude de ces bases de donnéesnécessite le développement de méthodes de complétionautomatiques pour rendre ces applications viables.La complétion de graphes de connaissances, aussi appeléeprédiction de liens, se doit de comprendre automatiquementla structure des larges graphes de connaissances (graphes dirigéslabellisés) pour prédire les entrées manquantes (les arêtes labellisées).Une approche gagnant en popularité consiste à représenter ungraphe de connaissances comme un tenseur d'ordre 3, etd'utiliser des méthodes de décomposition de tenseur pourprédire leurs entrées manquantes.Les modèles de factorisation existants proposent différentscompromis entre leur expressivité, et leur complexité en temps et en espace.Nous proposons un nouveau modèle appelé ComplEx, pour"Complex Embeddings", pour réconcilier expressivité etcomplexité par l'utilisation d'une factorisation en nombre complexes,dont nous explorons le lien avec la diagonalisation unitaire.Nous corroborons notre approche théoriquement en montrantque tous les graphes de connaissances possiblespeuvent être exactement décomposés par le modèle proposé.Notre approche, basées sur des embeddings complexesreste simple, car n'impliquant qu'un produit trilinéaire complexe,là où d'autres méthodes recourent à des fonctions de compositionde plus en plus compliquées pour accroître leur expressivité.Le modèle proposé ayant une complexité linéaire en tempset en espace est passable à l'échelle, tout endépassant les approches existantes sur les jeux de données de référencepour la prédiction de liens.Nous démontrons aussi la capacité de ComplEx àapprendre des représentations vectorielles utiles pour d'autres tâches,en enrichissant des embeddings de mots, qui améliorentles prédictions sur le problème de traitement automatiquedu langage d'implication entre paires de phrases.Dans la dernière partie de cette thèse, nous explorons lescapacités de modèles de factorisation à apprendre lesstructures relationnelles à partir d'observations.De part leur nature vectorielle,il est non seulement difficile d'interpréter pourquoicette classe de modèles fonctionne aussi bien,mais aussi où ils échouent et comment ils peuventêtre améliorés. Nous conduisons une étude expérimentalesur les modèles de l'état de l'art, non pas simplementpour les comparer, mais pour comprendre leur capacitésd'induction. Pour évaluer les forces et faiblessesde chaque modèle, nous créons d'abord des tâches simplesreprésentant des propriétés atomiques despropriétés des relations des graphes de connaissances ;puis des tâches représentant des inférences multi-relationnellescommunes au travers de généalogies synthétisées.À partir de ces résultatsexpérimentaux, nous proposons de nouvelles directionsde recherches pour améliorer les modèles existants,y compris ComplEx
The explosion of widely available relational datain the form of knowledge graphsenabled many applications, including automated personalagents, recommender systems and enhanced web search results.The very large size and notorious incompleteness of these data basescalls for automatic knowledge graph completion methods to make these applicationsviable. Knowledge graph completion, also known as link-prediction,deals with automatically understandingthe structure of large knowledge graphs---labeled directed graphs---topredict missing entries---labeled edges. An increasinglypopular approach consists in representing knowledge graphs as third-order tensors,and using tensor factorization methods to predict their missing entries.State-of-the-art factorization models propose different trade-offs between modelingexpressiveness, and time and space complexity. We introduce a newmodel, ComplEx---for Complex Embeddings---to reconcile both expressivenessand complexity through the use of complex-valued factorization, and exploreits link with unitary diagonalization.We corroborate our approach theoretically and show that all possibleknowledge graphs can be exactly decomposed by the proposed model.Our approach based on complex embeddings is arguably simple,as it only involves a complex-valued trilinear product,whereas other methods resort to more and more complicated compositionfunctions to increase their expressiveness. The proposed ComplEx model isscalable to large data sets as it remains linear in both space and time, whileconsistently outperforming alternative approaches on standardlink-prediction benchmarks. We also demonstrateits ability to learn useful vectorial representations for other tasks,by enhancing word embeddings that improve performanceson the natural language problem of entailment recognitionbetween pair of sentences.In the last part of this thesis, we explore factorization models abilityto learn relational patterns from observed data.By their vectorial nature, it is not only hard to interpretwhy this class of models works so well,but also to understand where they fail andhow they might be improved. We conduct an experimentalsurvey of state-of-the-art models, not towardsa purely comparative end, but as a means to get insightabout their inductive abilities.To assess the strengths and weaknesses of each model, we create simple tasksthat exhibit first, atomic properties of knowledge graph relations,and then, common inter-relational inference through synthetic genealogies.Based on these experimental results, we propose new researchdirections to improve on existing models, including ComplEx

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Bouveyron, Charles. "Contributions à l'apprentissage statistique en grande dimension, adaptatif et sur données atypiques". Habilitation à diriger des recherches, Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00761130.

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Ce mémoire rend compte de mes activités de recherche depuis ma thèse de doctorat. Mes travaux s'inscrivent dans le cadre de l'apprentissage statistique et s'articulent plus précisément autour des quatre thématiques suivantes: * apprentissage statistique en grande dimension, * apprentissage statistique adaptatif, * apprentissage statistique sur données atypiques, * applications de l'apprentissage statistique. Mes contributions à ces quatre thématiques sont décrites en autant de chapitres, numérotés de 2 à 5, pouvant être lus indépendamment. Ce mémoire se veut également être, en quelque sorte, un plaidoyer pour l'usage des méthodes génératives (reposant sur un modèle probabiliste) en apprentissage statistique moderne. Il sera en effet démontré dans ce document, je l'espère de façon convaincante, que les méthodes génératives peuvent résoudre efficacement les problèmes actuels de l'apprentissage statistique tout en présentant l'avantage de l'interprétabilité des résultats et de la connaissance du risque de prédiction.

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Kalunga, Emmanuel. "Vers des interfaces cérébrales adaptées aux utilisateurs : interaction robuste et apprentissage statistique basé sur la géométrie riemannienne". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV041/document.

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Au cours des deux dernières décennies, l'intérêt porté aux interfaces cérébrales ou Brain Computer Interfaces (BCI) s’est considérablement accru, avec un nombre croissant de laboratoires de recherche travaillant sur le sujet. Depuis le projet Brain Computer Interface, où la BCI a été présentée à des fins de réadaptation et d'assistance, l'utilisation de la BCI a été étendue à d'autres applications telles que le neurofeedback et l’industrie du jeux vidéo. Ce progrès a été réalisé grâce à une meilleure compréhension de l'électroencéphalographie (EEG), une amélioration des systèmes d’enregistrement du EEG, et une augmentation de puissance de calcul.Malgré son potentiel, la technologie de la BCI n’est pas encore mature et ne peut être utilisé en dehors des laboratoires. Il y a un tas de défis qui doivent être surmontés avant que les systèmes BCI puissent être utilisés à leur plein potentiel. Ce travail porte sur des aspects importants de ces défis, à savoir la spécificité des systèmes BCI aux capacités physiques des utilisateurs, la robustesse de la représentation et de l'apprentissage du EEG, ainsi que la suffisance des données d’entrainement. L'objectif est de fournir un système BCI qui peut s’adapter aux utilisateurs en fonction de leurs capacités physiques et des variabilités dans les signaux du cerveau enregistrés.À ces fins, deux voies principales sont explorées : la première, qui peut être considérée comme un ajustement de haut niveau, est un changement de paradigmes BCI. Elle porte sur la création de nouveaux paradigmes qui peuvent augmenter les performances de la BCI, alléger l'inconfort de l'utilisation de ces systèmes, et s’adapter aux besoins des utilisateurs. La deuxième voie, considérée comme une solution de bas niveau, porte sur l’amélioration des techniques de traitement du signal et d’apprentissage statistique pour améliorer la qualité du signal EEG, la reconnaissance des formes, ainsi que la tache de classification.D'une part, une nouvelle méthodologie dans le contexte de la robotique d'assistance est définie : il s’agit d’une approche hybride où une interface physique est complémentée par une interface cérébrale pour une interaction homme-machine plus fluide. Ce système hybride utilise les capacités motrices résiduelles des utilisateurs et offre la BCI comme un choix optionnel : l'utilisateur choisit quand utiliser la BCI et peut alterner entre les interfaces cérébrales et musculaire selon le besoin.D'autre part, pour l’amélioration des techniques de traitement du signal et d'apprentissage statistique, ce travail utilise un cadre Riemannien. Un frein majeur dans le domaine de la BCI est la faible résolution spatiale du EEG. Ce problème est dû à l'effet de conductance des os du crâne qui agissent comme un filtre passe-bas non linéaire, en mélangeant les signaux de différentes sources du cerveau et réduisant ainsi le rapport signal-à-bruit. Par conséquent, les méthodes de filtrage spatial ont été développées ou adaptées. La plupart d'entre elles – à savoir la Common Spatial Pattern (CSP), la xDAWN et la Canonical Correlation Analysis (CCA) – sont basées sur des estimations de matrice de covariance. Les matrices de covariance sont essentielles dans la représentation d’information contenue dans le signal EEG et constituent un élément important dans leur classification. Dans la plupart des algorithmes d'apprentissage statistique existants, les matrices de covariance sont traitées comme des éléments de l'espace euclidien. Cependant, étant symétrique et défini positive (SDP), les matrices de covariance sont situées dans un espace courbe qui est identifié comme une variété riemannienne. Utiliser les matrices de covariance comme caractéristique pour la classification des signaux EEG, et les manipuler avec les outils fournis par la géométrie de Riemann, fournit un cadre solide pour la représentation et l'apprentissage du EEG
In the last two decades, interest in Brain-Computer Interfaces (BCI) has tremendously grown, with a number of research laboratories working on the topic. Since the Brain-Computer Interface Project of Vidal in 1973, where BCI was introduced for rehabilitative and assistive purposes, the use of BCI has been extended to more applications such as neurofeedback and entertainment. The credit of this progress should be granted to an improved understanding of electroencephalography (EEG), an improvement in its measurement techniques, and increased computational power.Despite the opportunities and potential of Brain-Computer Interface, the technology has yet to reach maturity and be used out of laboratories. There are several challenges that need to be addresses before BCI systems can be used to their full potential. This work examines in depth some of these challenges, namely the specificity of BCI systems to users physical abilities, the robustness of EEG representation and machine learning, and the adequacy of training data. The aim is to provide a BCI system that can adapt to individual users in terms of their physical abilities/disabilities, and variability in recorded brain signals.To this end, two main avenues are explored: the first, which can be regarded as a high-level adjustment, is a change in BCI paradigms. It is about creating new paradigms that increase their performance, ease the discomfort of using BCI systems, and adapt to the user’s needs. The second avenue, regarded as a low-level solution, is the refinement of signal processing and machine learning techniques to enhance the EEG signal quality, pattern recognition and classification.On the one hand, a new methodology in the context of assistive robotics is defined: it is a hybrid approach where a physical interface is complemented by a Brain-Computer Interface (BCI) for human machine interaction. This hybrid system makes use of users residual motor abilities and offers BCI as an optional choice: the user can choose when to rely on BCI and could alternate between the muscular- and brain-mediated interface at the appropriate time.On the other hand, for the refinement of signal processing and machine learning techniques, this work uses a Riemannian framework. A major limitation in this filed is the EEG poor spatial resolution. This limitation is due to the volume conductance effect, as the skull bones act as a non-linear low pass filter, mixing the brain source signals and thus reducing the signal-to-noise ratio. Consequently, spatial filtering methods have been developed or adapted. Most of them (i.e. Common Spatial Pattern, xDAWN, and Canonical Correlation Analysis) are based on covariance matrix estimations. The covariance matrices are key in the representation of information contained in the EEG signal and constitute an important feature in their classification. In most of the existing machine learning algorithms, covariance matrices are treated as elements of the Euclidean space. However, being Symmetric and Positive-Definite (SPD), covariance matrices lie on a curved space that is identified as a Riemannian manifold. Using covariance matrices as features for classification of EEG signals and handling them with the tools provided by Riemannian geometry provide a robust framework for EEG representation and learning

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Sourty, Raphael. "Apprentissage de représentation de graphes de connaissances et enrichissement de modèles de langue pré-entraînés par les graphes de connaissances : approches basées sur les modèles de distillation". Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30337.

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Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine en pleine expansion axé sur le développement d'algorithmes et de systèmes permettant de comprendre et de manipuler les données du langage naturel. La capacité à traiter et à analyser efficacement les données du langage naturel est devenue de plus en plus importante ces dernières années, car le volume de données textuelles générées par les individus, les organisations et la société dans son ensemble continue de croître de façon significative. Les graphes de connaissances sont des structures qui encodent des informations sur les entités et les relations entre elles. Ils constituent un outil puissant qui permet de représenter les connaissances de manière structurée et formalisée, et de fournir une compréhension globale des concepts sous-jacents et de leurs relations. La capacité d'apprendre des représentations de graphes de connaissances a le potentiel de transformer le traitement automatique du langage et d'autres domaines qui reposent sur de grandes quantités de données structurées. Les travaux menés dans cette thèse visent à explorer le concept de distillation des connaissances et, plus particulièrement, l'apprentissage mutuel pour l'apprentissage de représentations d'espace distincts et complémentaires. Notre première contribution est de proposer un nouveau cadre pour l'apprentissage d'entités et de relations sur des bases de connaissances multiples appelé KD-MKB. L'objectif clé de l'apprentissage de représentations multigraphes est d'améliorer les modèles d'entités et de relations avec différents contextes de graphes qui peuvent potentiellement faire le lien entre des contextes sémantiques distincts. Notre approche est basée sur le cadre théorique de la distillation des connaissances et de l'apprentissage mutuel. Elle permet un transfert de connaissances efficace entre les KBs tout en préservant la structure relationnelle de chaque graphe de connaissances. Nous formalisons l'inférence d'entités et de relations entre les bases de connaissances comme un objectif de distillation sur les distributions de probabilité postérieures à partir des connaissances alignées. Sur la base de ces résultats, nous proposons et formalisons un cadre de distillation coopératif dans lequel un ensemble de modèles de KB sont appris conjointement en utilisant les connaissances de leur propre contexte et les softs labels fournies par leurs pairs. Notre deuxième contribution est une méthode permettant d'incorporer des informations riches sur les entités provenant de bases de connaissances dans des modèles de langage pré-entraînés (PLM). Nous proposons un cadre original de distillation coopératif des connaissances pour aligner la tâche de pré-entraînement de modèles de langage masqués et l'objectif de prédiction de liens des modèles de représentation de KB. En exploitant les informations encodées dans les bases de connaissances et les modèles de langage pré-entraînés, notre approche offre une nouvelle direction de recherche pour améliorer la capacité à traiter les entités des systèmes de slot filling basés sur les PLMs
Natural language processing (NLP) is a rapidly growing field focusing on developing algorithms and systems to understand and manipulate natural language data. The ability to effectively process and analyze natural language data has become increasingly important in recent years as the volume of textual data generated by individuals, organizations, and society as a whole continues to grow significantly. One of the main challenges in NLP is the ability to represent and process knowledge about the world. Knowledge graphs are structures that encode information about entities and the relationships between them, they are a powerful tool that allows to represent knowledge in a structured and formalized way, and provide a holistic understanding of the underlying concepts and their relationships. The ability to learn knowledge graph representations has the potential to transform NLP and other domains that rely on large amounts of structured data. The work conducted in this thesis aims to explore the concept of knowledge distillation and, more specifically, mutual learning for learning distinct and complementary space representations. Our first contribution is proposing a new framework for learning entities and relations on multiple knowledge bases called KD-MKB. The key objective of multi-graph representation learning is to empower the entity and relation models with different graph contexts that potentially bridge distinct semantic contexts. Our approach is based on the theoretical framework of knowledge distillation and mutual learning. It allows for efficient knowledge transfer between KBs while preserving the relational structure of each knowledge graph. We formalize entity and relation inference between KBs as a distillation loss over posterior probability distributions on aligned knowledge. Grounded on this finding, we propose and formalize a cooperative distillation framework where a set of KB models are jointly learned by using hard labels from their own context and soft labels provided by peers. Our second contribution is a method for incorporating rich entity information from knowledge bases into pre-trained language models (PLM). We propose an original cooperative knowledge distillation framework to align the masked language modeling pre-training task of language models and the link prediction objective of KB embedding models. By leveraging the information encoded in knowledge bases, our proposed approach provides a new direction to improve the ability of PLM-based slot-filling systems to handle entities

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Gaüzère, Benoit. "Application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction des propriétés des molécules". Phd thesis, Université de Caen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00933187.

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Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce manuscrit, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies dans le cadre de la chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également de combiner ce noyau avec des méthodes d'apprentissage à noyaux multiples afin d'extraire un ensemble de motifs pertinents. Cette contribution est ensuite étendue en incluant l'information cyclique encodée par deux représentations moléculaires définies par le graphe de cycles pertinents et l'hypergraphe de cycles pertinents. Le graphe des cycles pertinents permet d'encoder le système cyclique d'une molécule. L'hypergraphe de cycles pertinents correspond à une nouvelle représentation moléculaire permettant d'encoder à la fois le système cyclique d'une molécule ainsi que les relations d'adjacence entre les cycles et les parties acycliques. Nous proposons également deux noyaux sur graphes utilisant ces représentations. Enfin, la dernière partie vise à définir des noyaux sur graphes pour la chémoinformatique basés sur la distance d'édition. Un premier noyau est basé sur un opérateur de régularisation utilisant la distance d'édition entre graphes moléculaires. Le second noyau introduit la comparaison de treelets dissimilaires basée sur un algorithme de calcul de la distance d'édition entre treelets.

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Franco, Ana. "Impact de l'expertise linguistique sur le traitement statistique de la parole". Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2012. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209565.

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L'objectif de ce travail de thèse était de déterminer si l’expertise linguistique peut moduler les capacités d’apprentissage, et plus spécifiquement les capacités d’apprentissage statistique. Il a été démontré que l'utilisation régulière de deux langues par les personnes bilingues a un impact sur les capacités langagières mais également sur le fonctionnement cognitif de manière plus générale. Cependant, on ne sait que très peu concernant les effets du bilinguisme sur les capacités d'apprentissage. L’acquisition du langage repose en partie sur le traitement des régularités statistiques de la parole. Etant spécifiques à chaque langue, cette information doit être traitée en partant de zéro lors de l’apprentissage d’une nouvelle langue. Les personnes bilingues ont donc traité au moins deux fois plus d'information statistique que les personnes ne maîtrisant qu'une langue. Est-ce que le bilinguisme et l’expérience accrue de traitement statistique de la parole peuvent conférer un avantage en termes de capacités d’apprentissage de régularités ?Nous avons analysé cette question à trois niveaux: la disponibilité des connaissances acquises à la conscience, le décours temporel du traitement statistique et la nature des représentations formées lors de l'apprentissage statistique. Explorer comment l'expertise linguistique module l'apprentissage statistique contribuera à une meilleure compréhension des conséquences cognitives du bilinguisme, mais pourrait également fournir des indices concernant le lien entre l'apprentissage statistique et le langage.

Dans un premier temps, la question de la disponibilité des connaissances acquises à la conscience a été traitée (Etude 1 et 2). L'étude 1 présente une adaptation d’une méthode largement utilisée dans le domaine de l’apprentissage implicite pour rendre compte du caractère conscient ou inconscient des connaissances acquises lors d’un apprentissage, la procédure de dissociation des processus (Jacoby, 1991). Nous avons adapté cette méthode à une situation de traitement des probabilités transitionnelles entre des syllabes afin de déterminer si les représentations acquises suite à l’exposition à un langage artificiel sont disponibles à la conscience. Nous nous sommes ensuite intéressés à la question de savoir comment le caractère conscient des connaissances acquises peut être modulé par l’expertise linguistique. Les résultats suggèrent que bien que les sujets apprennent de manière semblable, les connaissances acquises semblent être moins disponibles à la conscience chez les sujets bilingues.

Dans un deuxième temps nous nous sommes intéressés au décours temporel de l’apprentissage statistique (Etude 3 et 4). L'étude 3 présente une adaptation de la Click location task (Fodor & Bever, 1965) comme mesure online du traitement des probabilités transitionnelles lors de la segmentation de la parole. Nous nous sommes ensuite intéressés à comment le traitement des régularités du langage pouvait être modulé par l’expertise linguistique (Etude 4) et les résultats suggèrent que les deux groupes ne diffèrent pas en termes de décours temporel du traitement statistique.

Dans un troisième temps, nous avons posé la question de ce qui est appris dans une situation d’apprentissage statistique. Est-ce que le produit de cet apprentissage correspond à des fragments d’information, des « candidats mots » ?Ou est-ce que, au contraire, l’apprentissage résulte en une sensibilité aux probabilités de transition entre les éléments ?L’Etude 5 propose une méthode pour déterminer la nature des représentations formées lors de l’apprentissage statistique. Le but de cette étude était d’opposer deux modèles d’apprentissage de régularités statistiques afin de déterminer lequel rend mieux compte des résultats observés lors d’une situation d’apprentissage statistique. Dans l’étude 6, nous nous sommes intéressés à l’influence de l’expertise linguistique sur la nature des représentations formées. Les résultats suggèrent que les sujets bilingues forment des représentations plus fidèles à la réalité du matériel, comparé aux monolingues.

Enfin l'étude 7 avait pour but d'explorer une situation d'apprentissage statistique plus complexe, à savoir l'apprentissage d'une grammaire artificielle. La comparaison entre des sujets monolingues et bilingues suggère que les sujets ne diffèrent pas en termes de décours temporel de l'apprentissage. Par contre, les sujets bilingues semblent former de meilleures représentations du matériel présenté et posséder des connaissances non disponibles à la conscience, alors que les monolingues se basent sur des connaissances conscientes pour effectuer la tâche.

Ainsi, les études présentées dans ce travail suggèrent que l'expertise linguistique ne module pas la vitesse de traitement de l'information statistique. Par contre, dans certaines situations, le fait d'être bilingue pourrait constituer un avantage en termes d'acquisition de connaissances sur base d'un traitement statistique et aurait également un impact sur la disponibilité des connaissances à la conscience. / The aim of this thesis was to determine whether linguistic expertise can modulate learning abilities, and more specifically statistical learning abilities. The regular use of two languages by bilingual individuals has been shown to have a broad impact on language and cognitive functioning. However, little is known about the effect of bilingualism on learning abilities. Language acquisition is a complex process that depends substantially on the processing of statistical regularities contained in speech. Because statistical information is language-specific, this information must be learned from scratch when one learns a new language. Unlike monolinguals, individuals who know more than one language, such as bilinguals or multilinguals, therefore face the challenge of having to master more than one set of statistical contingencies. Does bilingualism and increased experience with statistical processing of speech confer an advantage in terms of learning abilities? In this thesis, we address these questions at three different levels. We compared monolinguals and bilinguals in terms of (1) the nature of the representations formed during learning, (2) the time course of statistical processing, and (3) the availability of statistical knowledge to consciousness. Exploring how linguistic expertise modulates statistical learning will contribute to a better understanding of the cognitive consequences of bilingualism, but could also provide clues regarding the link between statistical learning and language.

First, the present work aimed to determine whether knowledge acquired based on statistical regularities is amenable to conscious control (Study 1 and 2). Study 1 presents an adaptation of the Process Dissociation Procedure (PDP, Jacoby, 1991), a widely used method in the field of implicit learning to account for the conscious nature of knowledge acquired during a learning situation. We adapted this method to a statistical learning paradigm in which participants had to extract artificial words from a continuous speech stream. In Study 2, we used the PDP to explore the extent to which conscious access to the acquired knowledge is modulated by linguistic expertise. Our results suggest that although monolinguals and bilinguals learned the words similarly, knowledge seems to be less available to consciousness for bilingual participants.

Second, in Studies 3 & 4, we investigated the time course of statistical learning. Study 3 introduces a novel online measure of transitional probabilities processing during speech segmentation, — an adaptation of the Click Localizaton Task (Fodor & Bever, 1965) as. In Study 4, explored whether processing of statistical regularities of speech could be modulated by linguistic expertise. The results suggest that the two groups did not differ in terms of time course of statistical processing.

Third, we aimed at exploring what is learned in a statistical learning situation. Two different kinds of mechanisms may account for performance. Participants may either parse the material into smaller chunks that correspond to the words of the artificial language, or they may become progressively sensitive to the actual values of the transitional probabilities between syllables. Study 5 proposes a method to determine the nature of the representations formed during learning. The purpose of this study was to compare two models of statistical learning (PARSER vs. SRN) in order to determine which better reflects the representations formed as a result of statistical learning. In study 6, we investigated the influence of linguistic expertise on the nature of the representations formed. The results suggests that bilinguals tend to form representations of the learned sequences that are more faithful to the reality of the material, compared to monolinguals.

Finally, Study 7 investigates how linguistic expertise influences a more complex statistical learning situation, namely artificial grammar learning. Comparison between monolingual and bilingual subjects suggests that subjects did not differ in terms of the time course of learning. However, bilinguals outperformed monolinguals in learning the grammar and seem to possess both conscious and unconscious knowledge, whereas monolinguals’ performance was only based on conscious knowledge.

To sum up, the studies presented in the present work suggest that linguistic expertise does not modulate the speed of processing of statistical information. However, bilinguals seem have make better use of the learned regularities and outperformed monolinguals in some specific situations. Moreover, linguistic expertise also seems to have an impact on the availability of knowledge to consciousness.
Doctorat en Sciences Psychologiques et de l'éducation
info:eu-repo/semantics/nonPublished

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Li, Huihua. "Généralisation de l'ordre et des paramètres de macro-actions par apprentissage basé sur l'explication. Extension de l'apprentissage par explications sur l'ordre partiel". Paris 6, 1992. http://www.theses.fr/1992PA066233.

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Les methodes traditionnelles d'apprentissage comme l'apprentissage par macro-actions de fikes et l'apprentissage par explications (ebl) traitent les plans totalement ordonnes. Elles generalisent seulement les actions et les conditions sous lesquelles le plan peut etre applique, mais jamais elles ne transforment l'ordre des actions en un ordre partiel moins strict dans lequel le plan peut aussi etre correctement execute. Une methode est proposee pour construire, a partir d'une sequence d'actions du type strips realisant une conjonction de buts, des macro-actions partiellement ordonnees dont chacune exige l'ensemble des conditions les plus faibles pour sa reutilisation. Elle est aussi valable pour generaliser les plans partiellement ordonnes. Les actions sont generalisees dans la table triangulaire de fikes. On introduit des axiomes du domaine pour generer les contraintes sur les parametres des actions. Ces contraintes, avec celles issues des destructions des actions, assurent la consistance des etats generalises. L'ensemble de contraintes est transforme en une disjonction ou chaque element definit un ensemble de substitutions admissibles d'une particularisation de la macro-action. En completant la table par des informations sur les destructions, on obtient l'explication globale sur l'ordre partiel des actions. Puis, on represente toutes les relations d'ordre necessaires par un (multi)graphe. L'exploitation de ce graphe permet d'expliciter la dependance entre les ordres partiels generalises et les contraintes sur les parametres et d'obtenir l'ensemble des solutions

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Ghrissi, Amina. "Ablation par catheter de fibrillation atriale persistante guidée par dispersion spatiotemporelle d’électrogrammes : Identification automatique basée sur l’apprentissage statistique". Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4026.

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La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquemment rencontrée dans la pratique clinique. Pour la traiter, l’ablation par cathéter de zones cardiaques jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie la plus utilisée. Un nouveau protocole d’ablation se base sur l’identification des zones atriales où les électrogrammes (EGM) enregistrés à l’aide d’un cathéter à électrodes multiples, appelé PentaRay, manifestent des décalages spatiotemporels significatifs sur plusieurs voies adjacentes. Ce phénomène est appelé dispersion spatio-temporelle (DST). L’intervention devient ainsi plus adaptée aux spécificités de chaque patient et elle atteint un taux de succès procédural de 95%. Cependant, à l’heure actuelle les zones de DST sont identifiées de manière visuelle par le spécialiste pratiquant l’ablation. Cette thèse vise à identifier automatiquement les sites potentiels d’ablation basée sur la DST à l’aide de techniques d’apprentissage statistique et notamment d’apprentissage profond adaptées. Dans la première partie, les enregistrements EGM sont classés par catégorie en DST vs. non-DST. Cependant, le rapport très déséquilibré entre les données issues des deux classes dégrade les résultats de classification. Nous abordons ce problème en utilisant des techniques d’augmentation de données adaptées à la problématique médicale et qui permettent d’obtenir de bons taux de classification. La performance globale s’élève ainsi atteignant des valeurs de précision et d’aire sous la courbe ROC autour de 90%. Deux approches sont ensuite comparées, l’ingénierie des caractéristiques et l’extraction automatique de ces caractéristiques par apprentissage statistique à partir d’une série temporelle, appelée valeur absolue de tension maximale aux branches du PentRay (VAVp). Les résultats montrent que la classification supervisée de VAVp est prometteuse avec des valeurs de précision, sensibilité et spécificité autour de 90%. Ensuite, la classification des enregistrements EGM bruts est effectuée à l’aide de plusieurs outils d’apprentissage statistique. Une première approche consiste à étudier les circuits arithmétiques à convolution pour leur intérêt théorique prometteur, mais les expériences sur des données synthétiques sont infructueuses. Enfin, nous investiguons des outils d’apprentissage supervisé plus conventionnels comme les réseaux de neurones convolutifs (RNC). Nous concevons une sélection de représentation des données adaptées à différents algorithmes de classification. Ces modèles sont ensuite évalués en termes de performance et coût de calcul. L’apprentissage profond par transfert est aussi étudié. La meilleure performance est obtenue avec un RNC peu profond pour la classification des matrices EGM brutes, atteignant 94% de précision et d’aire sous la courbe ROC en plus d’un score F1 de 60%. Dans la deuxième partie, les enregistrements EGM acquis pendant la cartographie sont étiquetés ablatés vs. non-ablatés en fonction de leur proximité par rapport aux sites d’ablation, puis classés dans les mêmes catégories. Les annotations de dispersion sont aussi prises en compte comme une probabilité à priori dans la classification. La meilleure performance représente un score F1 de 76%. L’agrégation de l’étiquette DST ne permet pas d’améliorer les performances du modèle. Globalement, ce travail fait partie des premières tentatives d’application de l’analyse statistique et d’outils d’apprentissage pour l’identification automatique et réussie des zones d’ablation en se basant sur la DST. En fournissant aux cardiologues interventionnels un outil intelligent, objectif et déployé en temps réel qui permet la caractérisation de la dispersion spatiotemporelle, notre solution permet d’améliorer potentiellement l’efficacité de la thérapie personnalisée d’ablation par cathéter de la FA persistante
Catheter ablation is increasingly used to treat atrial fibrillation (AF), the most common sustained cardiac arrhythmia encountered in clinical practice. A recent patient-tailored AF ablation therapy, giving 95% of procedural success rate, is based on the use of a multipolar mapping catheter called PentaRay. It targets areas of spatiotemporal dispersion (STD) in the atria as potential AF drivers. STD stands for a delay of the cardiac activation observed in intracardiac electrograms (EGMs) across contiguous leads.In practice, interventional cardiologists localize STD sites visually using the PentaRay multipolar mapping catheter. This thesis aims to automatically characterize and identify ablation sites in STD-based ablation of persistent AF using machine learning (ML) including deep learning (DL) techniques. In the first part, EGM recordings are classified into STD vs. non-STD groups. However, highly imbalanced dataset ratio hampers the classification performance. We tackle this issue by using adapted data augmentation techniques that help achieve good classification. The overall performance is high with values of accuracy and AUC around 90%. First, two approaches are benchmarked, feature engineering and automatic feature extraction from a time series, called maximal voltage absolute values at any of the bipoles (VAVp). Statistical features are extracted and fed to ML classifiers but no important dissimilarity is obtained between STD and non-STD categories. Results show that the supervised classification of raw VAVp time series itself into the same categories is promising with values of accuracy, AUC, sensi-tivity and specificity around 90%. Second, the classification of raw multichannel EGM recordings is performed. Shallow convolutional arithmetic circuits are investigated for their promising theoretical interest but experimental results on synthetic data are unsuccessful. Then, we move forward to more conventional supervised ML tools. We design a selection of data representations adapted to different ML and DL models, and benchmark their performance in terms of classification and computational cost. Transfer learning is also assessed. The best performance is achieved with a convolutional neural network (CNN) model for classifying raw EGM matrices. The average performance over cross-validation reaches 94% of accuracy and AUC added to an F1-score of 60%. In the second part, EGM recordings acquired during mapping are labeled ablated vs. non-ablated according to their proximity to the ablation sites then classified into the same categories. STD labels, previously defined by interventional cardiologists at the ablation procedure, are also aggregated as a prior probability in the classification task.Classification results on the test set show that a shallow CNN gives the best performance with an F1-score of 76%. Aggregating STD label does not help improve the model’s performance. Overall, this work is among the first attempts at the application of statistical analysis and ML tools to automatically identify successful ablation areas in STD-based ablation. By providing interventional cardiologists with a real-time objective measure of STD, the proposed solution offers the potential to improve the efficiency and effectiveness of this fully patient-tailored catheter ablation approach for treating persistent AF

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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.

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De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au problème de l'attribution de catégories d'actions aux séquences vidéos. Cela peut être considéré comme un ingrédient clé pour construire la prochaine génération de systèmes visuels. Nous l'abordons avec des méthodes d'intelligence artificielle, sous le paradigme de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs. Les réseaux de neurones convolutifs actuels sont de plus en plus profonds, plus gourmands en données et leur succès est donc tributaire de l'abondance de données d'entraînement étiquetées. Les réseaux de neurones convolutifs s'appuient également sur le pooling qui réduit la dimensionnalité des couches de sortie (et donc atténue leur sensibilité à la disponibilité de données étiquetées)
Nowadays, video contents are ubiquitous through the popular use of internet and smartphones, as well as social media. Many daily life applications such as video surveillance and video captioning, as well as scene understanding require sophisticated technologies to process video data. It becomes of crucial importance to develop automatic means to analyze and to interpret the large amount of available video data. In this thesis, we are interested in video action recognition, i.e. the problem of assigning action categories to sequences of videos. This can be seen as a key ingredient to build the next generation of vision systems. It is tackled with AI frameworks, mainly with ML and Deep ConvNets. Current ConvNets are increasingly deeper, data-hungrier and this makes their success tributary of the abundance of labeled training data. ConvNets also rely on (max or average) pooling which reduces dimensionality of output layers (and hence attenuates their sensitivity to the availability of labeled data); however, this process may dilute the information of upstream convolutional layers and thereby affect the discrimination power of the trained video representations, especially when the learned action categories are fine-grained

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Pineau, Edouard. "Contributions to representation learning of multivariate time series and graphs". Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT037.

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Les algorithmes de machine learning sont construits pour apprendre, à partir de données, des modèles statistiques de décision ou de prédiction, sur un large panel de tâches. En général, les modèles appris sont des approximations d'un "vrai" modèle de décision, dont la pertinence dépend d'un équilibre entre la richesse du modèle appris, la complexité de la distribution des données et la complexité de la tâche à résoudre à partir des données. Cependant, il est souvent nécessaire d'adopter des hypothèses simplificatrices sur la donnée (e.g. séparabilité linéaire, indépendance des observations, etc.). Quand la distribution des donnée est complexe (e.g. grande dimension avec des interactions non-linéaires entre les variables observées), les hypothèses simplificatrices peuvent être contre-productives. Il est alors nécessaire de trouver une représentation alternatives des données avant d'apprendre le modèle de décision. L'objectif de la représentation des données est de séparer l'information pertinente du bruit, en particulier quand l'information est latente (i.e. cachée dans la donnée), pour aider le modèle statistique de décision. Jusqu'à récemment, beaucoup de représentations standards étaient construites à la main par des experts. Avec l'essor des techniques nouvelles de machine learning, et en particulier l'utilisation de réseaux de neurones, des techniques d'apprentissage de représentation ont surpassées les représentations manuelles dans de nombreux domaines. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'apprentissage de représentation de séries temporelles multivariées (STM) et de graphes. STM et graphes sont des objets complexes qui ont des caractéristiques les rendant difficilement traitables par des algorithmes standards de machine learning. Par exemple, ils peuvent avoir des tailles variables et ont des alignements non-triviaux, qui empêchent l'utilisation de métriques standards pour les comparer entre eux. Il est alors nécessaire de trouver pour les échantillons observés (STM ou graphes) une représentation alternatives qui les rend comparables. Les contributions de ma thèses sont un ensemble d'analyses, d'approches pratiques et de résultats théoriques présentant des nouvelles manières d'apprendre une représentation de STM et de graphes. Deux méthodes de représentation de STM ont dédiées au suivi d'état caché de systèmes mécaniques. La première propose une représentation basée "model-based" appelée Sequence-to-graph (Seq2Graph). Seq2Graph se base sur l'hypothèse que les données observées ont été généré par un modèle causal simple, dont l'espace des paramètres sert d'espace de représentation. La second méthode propose une méthode générique de détection de tendances dans des séries temporelles, appelée Contrastive Trend Estimation (CTE), qui fait l'hypothèse que le vieillissement d'un système mécanique est monotone. Une preuve d'identifiabilité et une extension à des problèmes d'analyse de survie rendent cette approche puissante pour le suivi d'état de système mécaniques. Deux méthodes de représentation de graphes pour la classification sont aussi proposées. Une première propose de voir les graphes comme des séquences de nœuds et donc de les traiter avec un outil standard de représentation de séquences : un réseau de neurones récurrents. Une second méthode propose une analyse théorique et pratique du spectre du Laplacien pour la classification de graphes
Machine learning (ML) algorithms are designed to learn models that have the ability to take decisions or make predictions from data, in a large panel of tasks. In general, the learned models are statistical approximations of the true/optimal unknown decision models. The efficiency of a learning algorithm depends on an equilibrium between model richness, complexity of the data distribution and complexity of the task to solve from data. Nevertheless, for computational convenience, the statistical decision models often adopt simplifying assumptions about the data (e.g. linear separability, independence of the observed variables, etc.). However, when data distribution is complex (e.g. high-dimensional with nonlinear interactions between observed variables), the simplifying assumptions can be counterproductive. In this situation, a solution is to feed the model with an alternative representation of the data. The objective of data representation is to separate the relevant information with respect to the task to solve from the noise, in particular if the relevant information is hidden (latent), in order to help the statistical model. Until recently and the rise of modern ML, many standard representations consisted in an expert-based handcrafted preprocessing of data. Recently, a branch of ML called deep learning (DL) completely shifted the paradigm. DL uses neural networks (NNs), a family of powerful parametric functions, as learning data representation pipelines. These recent advances outperformed most of the handcrafted data in many domains.In this thesis, we are interested in learning representations of multivariate time series (MTS) and graphs. MTS and graphs are particular objects that do not directly match standard requirements of ML algorithms. They can have variable size and non-trivial alignment, such that comparing two MTS or two graphs with standard metrics is generally not relevant. Hence, particular representations are required for their analysis using ML approaches. The contributions of this thesis consist of practical and theoretical results presenting new MTS and graphs representation learning frameworks.Two MTS representation learning frameworks are dedicated to the ageing detection of mechanical systems. First, we propose a model-based MTS representation learning framework called Sequence-to-graph (Seq2Graph). Seq2Graph assumes that the data we observe has been generated by a model whose graphical representation is a causality graph. It then represents, using an appropriate neural network, the sample on this graph. From this representation, when it is appropriate, we can find interesting information about the state of the studied mechanical system. Second, we propose a generic trend detection method called Contrastive Trend Estimation (CTE). CTE learns to classify pairs of samples with respect to the monotony of the trend between them. We show that using this method, under few assumptions, we identify the true state underlying the studied mechanical system, up-to monotone scalar transform.Two graph representation learning frameworks are dedicated to the classification of graphs. First, we propose to see graphs as sequences of nodes and create a framework based on recurrent neural networks to represent and classify them. Second, we analyze a simple baseline feature for graph classification: the Laplacian spectrum. We show that this feature matches minimal requirements to classify graphs when all the meaningful information is contained in the structure of the graphs

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Papa, Guillaume. "Méthode d'échantillonnage appliqué à la minimisation du risque empirique". Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0005.

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Dans ce manuscrit, nous présentons et étudions des stratégies d’échantillonnage appliquées, à problèmes liés à l’apprentissage statistique. L’objectif est de traiter les problèmes qui surviennent généralement dans un contexte de données volumineuses lorsque le nombre d’observations et leur dimensionnalité contraignent le processus d’apprentissage. Nous proposons donc d’aborder ce problème en utilisant deux stratégies d’échantillonnage: - Accélérer le processus d’apprentissage en échantillonnant les observations les plus utiles. - Simplifier le problème en écartant certaines observations pour réduire la complexité et la taille du problème. Pour commencer, nous nous plaçons dans le contexte de la classification binaire, lorsque les observations utilisées pour former un classificateur sont issues d’un schéma d’échantillonnage/sondage et présentent une structure de dépendance complexe pour lequel nous établissons des bornes de généralisation. Ensuite nous étudions le problème d’implémentation de la descente de gradient stochastique quand les observations sont tirées non uniformément. Nous concluons cette thèse par l’étude du problème de reconstruction de graphes pour lequel nous établissons de nouveau résultat théoriques
In this manuscript, we present and study applied sampling strategies, with problems related to statistical learning. The goal is to deal with the problems that usually arise in a context of large data when the number of observations and their dimensionality constrain the learning process. We therefore propose to address this problem using two sampling strategies: - Accelerate the learning process by sampling the most helpful. - Simplify the problem by discarding some observations to reduce complexity and the size of the problem. We first consider the context of the binary classification, when the observations used to form a classifier come from a sampling / survey scheme and present a complex dependency structure. for which we establish bounds of generalization. Then we study the implementation problem of stochastic gradient descent when observations are drawn non uniformly. We conclude this thesis by studying the problem of graph reconstruction for which we establish new theoretical results

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Simonovsky, Martin. "Deep learning on attributed graphs". Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1133/document.

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Le graphe est un concept puissant pour la représentation des relations entre des paires d'entités. Les données ayant une structure de graphes sous-jacente peuvent être trouvées dans de nombreuses disciplines, décrivant des composés chimiques, des surfaces des modèles tridimensionnels, des interactions sociales ou des bases de connaissance, pour n'en nommer que quelques-unes. L'apprentissage profond (DL) a accompli des avancées significatives dans une variété de tâches d'apprentissage automatique au cours des dernières années, particulièrement lorsque les données sont structurées sur une grille, comme dans la compréhension du texte, de la parole ou des images. Cependant, étonnamment peu de choses ont été faites pour explorer l'applicabilité de DL directement sur des données structurées sous forme des graphes. L'objectif de cette thèse est d'étudier des architectures de DL sur des graphes et de rechercher comment transférer, adapter ou généraliser à ce domaine des concepts qui fonctionnent bien sur des données séquentielles et des images. Nous nous concentrons sur deux primitives importantes : le plongement de graphes ou leurs nœuds dans une représentation de l'espace vectorielle continue (codage) et, inversement, la génération des graphes à partir de ces vecteurs (décodage). Nous faisons les contributions suivantes. Tout d'abord, nous introduisons Edge-Conditioned Convolutions (ECC), une opération de type convolution sur les graphes réalisés dans le domaine spatial où les filtres sont générés dynamiquement en fonction des attributs des arêtes. La méthode est utilisée pour coder des graphes avec une structure arbitraire et variable. Deuxièmement, nous proposons SuperPoint Graph, une représentation intermédiaire de nuages de points avec de riches attributs des arêtes codant la relation contextuelle entre des parties des objets. Sur la base de cette représentation, l'ECC est utilisé pour segmenter les nuages de points à grande échelle sans sacrifier les détails les plus fins. Troisièmement, nous présentons GraphVAE, un générateur de graphes permettant de décoder des graphes avec un nombre de nœuds variable mais limité en haut, en utilisant la correspondance approximative des graphes pour aligner les prédictions d'un auto-encodeur avec ses entrées. La méthode est appliquée à génération de molécules
Graph is a powerful concept for representation of relations between pairs of entities. Data with underlying graph structure can be found across many disciplines, describing chemical compounds, surfaces of three-dimensional models, social interactions, or knowledge bases, to name only a few. There is a natural desire for understanding such data better. Deep learning (DL) has achieved significant breakthroughs in a variety of machine learning tasks in recent years, especially where data is structured on a grid, such as in text, speech, or image understanding. However, surprisingly little has been done to explore the applicability of DL on graph-structured data directly.The goal of this thesis is to investigate architectures for DL on graphs and study how to transfer, adapt or generalize concepts working well on sequential and image data to this domain. We concentrate on two important primitives: embedding graphs or their nodes into a continuous vector space representation (encoding) and, conversely, generating graphs from such vectors back (decoding). To that end, we make the following contributions.First, we introduce Edge-Conditioned Convolutions (ECC), a convolution-like operation on graphs performed in the spatial domain where filters are dynamically generated based on edge attributes. The method is used to encode graphs with arbitrary and varying structure.Second, we propose SuperPoint Graph, an intermediate point cloud representation with rich edge attributes encoding the contextual relationship between object parts. Based on this representation, ECC is employed to segment large-scale point clouds without major sacrifice in fine details.Third, we present GraphVAE, a graph generator allowing to decode graphs with variable but upper-bounded number of nodes making use of approximate graph matching for aligning the predictions of an autoencoder with its inputs. The method is applied to the task of molecule generation

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Colin, Igor. "Adaptation des méthodes d’apprentissage aux U-statistiques". Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0070.

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L’explosion récente des volumes de données disponibles a fait de la complexité algorithmique un élément central des méthodes d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’optimisation stochastique ainsi que les méthodes distribuées et décentralisées ont été largement développés durant les dix dernières années. Ces méthodes ont permis de faciliter le passage à l’échelle pour optimiser des risques empiriques dont la formulation est séparable en les observations associées. Pourtant, dans de nombreux problèmes d’apprentissage statistique, l’estimation précise du risque s’effectue à l’aide de U-statistiques, des fonctions des données prenant la forme de moyennes sur des d-uplets. Nous nous intéressons tout d’abord au problème de l’échantillonnage pour la minimisation du risque empirique. Nous montrons que le risque peut être remplacé par un estimateur de Monte-Carlo, intitulé U-statistique incomplète, basé sur seulement O(n) termes et permettant de conserver un taux d’apprentissage du même ordre. Nous établissons des bornes sur l’erreur d’approximation du U-processus et les simulations numériques mettent en évidence l’avantage d’une telle technique d’échantillonnage. Nous portons par la suite notre attention sur l’estimation décentralisée, où les observations sont désormais distribuées sur un réseau connexe. Nous élaborons des algorithmes dits gossip, dans des cadres synchrones et asynchrones, qui diffusent les observations tout en maintenant des estimateurs locaux de la U-statistique à estimer. Nous démontrons la convergence de ces algorithmes avec des dépendances explicites en les données et la topologie du réseau. Enfin, nous traitons de l’optimisation décentralisée de fonctions dépendant de paires d’observations. De même que pour l’estimation, nos méthodes sont basées sur la concomitance de la propagation des observations et l’optimisation local du risque. Notre analyse théorique souligne que ces méthodes conservent une vitesse de convergence du même ordre que dans le cas centralisé. Les expériences numériques confirment l’intérêt pratique de notre approche
With the increasing availability of large amounts of data, computational complexity has become a keystone of many machine learning algorithms. Stochastic optimization algorithms and distributed/decentralized methods have been widely studied over the last decade and provide increased scalability for optimizing an empirical risk that is separable in the data sample. Yet, in a wide range of statistical learning problems, the risk is accurately estimated by U-statistics, i.e., functionals of the training data with low variance that take the form of averages over d-tuples. We first tackle the problem of sampling for the empirical risk minimization problem. We show that empirical risks can be replaced by drastically computationally simpler Monte-Carlo estimates based on O(n) terms only, usually referred to as incomplete U-statistics, without damaging the learning rate. We establish uniform deviation results and numerical examples show that such approach surpasses more naive subsampling techniques. We then focus on the decentralized estimation topic, where the data sample is distributed over a connected network. We introduce new synchronous and asynchronous randomized gossip algorithms which simultaneously propagate data across the network and maintain local estimates of the U-statistic of interest. We establish convergence rate bounds with explicit data and network dependent terms. Finally, we deal with the decentralized optimization of functions that depend on pairs of observations. Similarly to the estimation case, we introduce a method based on concurrent local updates and data propagation. Our theoretical analysis reveals that the proposed algorithms preserve the convergence rate of centralized dual averaging up to an additive bias term. Our simulations illustrate the practical interest of our approach

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Maes, Francis. "Learning in Markov decision processes for structured prediction : applications to sequence labeling, tree transformation and learning for search". Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066500.

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De nombreux problèmes d'apprentissage supervisé font intervenir des sorties complexes : séquences, arbres ou graphes. La prédiction de sorties structurées pose d'importants défis, liés à la nature combinatoire du problème. Dans cette thèse, je propose une nouvelle formulation basée sur le cadre des processus de décision Markoviens. Cette formulation permet d'utiliser des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour traiter des problèmes particulièrement complexes qu'aucun algorithme n'était en mesure de résoudre jusqu'alors. La validation est effectuée sur deux tâches: l'étiquetage de séquences et la transformation d'arbres. Les résultats obtenus sur les séquences sont compétitifs avec l'état de l'art et pour certains significativement meilleurs. La transformation d'arbres est un des problèmes d'apprentissage statistique les plus complexes abordés à ce jour. Je démontre l'efficacité de l'apprentissage par renforcement pour ce problème sur cinq jeux de données de large échelle.

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Pierrefeu, Amicie de. "Apprentissage automatique avec parcimonie structurée : application au phénotypage basé sur la neuroimagerie pour la schizophrénie". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS329/document.

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La schizophrénie est un trouble mental, chronique et invalidant caractérisé par divers symptômes tels que des hallucinations, des épisodes délirants ainsi que des déficiences dans les fonctions cognitives. Au fil des ans, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) a été de plus en plus utilisée pour mieux comprendre les anomalies structurelles et fonctionnelles inhérentes à ce trouble. Les progrès récents en apprentissage automatique et l'apparition de larges bases de données ouvrent maintenant la voie vers la découverte de biomarqueurs pour le diagnostic/ pronostic assisté par ordinateur. Compte tenu des limitations des algorithmes actuels à produire des signatures prédictives stables et interprétables, nous avons prolongé les approches classiques de régularisation avec des contraintes structurelles provenant de la structure spatiale du cerveau afin de: forcer la solution à adhérer aux hypothèses biologiques, produisant des solutions interprétables et plausibles. De telles contraintes structurelles ont été utilisées pour d'abord identifier une signature neuroanatomique de la schizophrénie et ensuite une signature fonctionnelle des hallucinations chez les patients atteints de schizophrénie
Schizophrenia is a disabling chronic mental disorder characterized by various symptoms such as hallucinations, delusions as well as impairments in high-order cognitive functions. Over the years, Magnetic Resonance Imaging (MRI) has been increasingly used to gain insights on the structural and functional abnormalities inherent to the disorder. Recent progress in machine learning together with the availability of large datasets now pave the way to capture complex relationships to make inferences at an individual level in the perspective of computer-aided diagnosis/prognosis or biomarkers discovery. Given the limitations of state-of-the-art sparse algorithms to produce stable and interpretable predictive signatures, we have pushed forward the regularization approaches extending classical algorithms with structural constraints issued from the known biological structure (spatial structure of the brain) in order to force the solution to adhere to biological priors, producing more plausible interpretable solutions. Such structured sparsity constraints have been leveraged to identify first, a neuroanatomical signature of schizophrenia and second a neuroimaging functional signature of hallucinations in patients with schizophrenia. Additionally, we also extended the popular PCA (Principal Component Analysis) with spatial regularization to identify interpretable patterns of the neuroimaging variability in either functional or anatomical meshes of the cortical surface

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Mahé, Pierre. "Fonctions noyaux pour molécules et leur application au criblage virtuel par machines à vecteurs de support". Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2006. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00002191.

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La recherche thérapeutique a de plus en plus recours à des techniques de modélisation, dites de criblage virtuel, visant à corréler la structure d'une molécule avec ses propriétés biologiques. En particulier, l'utilisation de modèles prédictifs quantifiant la toxicité d'une molécule ou son activité vis à vis d'une cible thérapeutique, permet de réduire de manière considérable le temps et les coûts nécessaires à la mise au point de nouveaux médicaments. Nous nous proposons d'aborder ce problème dans le cadre des méthodes à noyaux, qui permettent de construire de tels modèles de manière efficace dès lors que l'on dispose d'une fonction noyau mesurant la similarité des objets que l'on considère. Plus particulièrement, l'objet de cette thèse est de définir de telles fonctions noyaux entre structures bi- et tri-dimensionnelles de molécules. D'un point de vue méthodologique, ce problème se traduit respectivement comme celui de comparer des graphes représentant les liaisons covalentes des molécules, ou des ensembles d'atomes dans l'espace. Plusieurs approches sont envisagées sur la base de l'extraction et la comparaison de divers motifs structuraux qui permettent d'encoder les groupes fonctionnels des molécules à différents niveaux de résolution. Les validations expérimentales suggèrent que cette méthodologie est une alternative prometteuse aux approches classiques en criblage virtuel.

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Hubert, Nicolas. "Mesure et enrichissement sémantiques des modèles à base d'embeddings pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances". Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0059.

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Resumen

Les modèles d'embeddings à base de graphes de connaissances ont considérablement gagné en popularité ces dernières années. Ces modèles apprennent une représentation vectorielle des entités et des relations des graphes de connaissances (GCs). Cette thèse explore spécifiquement le progrès de tels modèles pour la tâche de prédiction de lien (PL), qui est d'une importance capitale car elle se retrouve dans plusieurs applications telles que les systèmes de recommandation. Dans cette thèse, divers défis liés à l'utilisation des modèles d'embeddings de GCs pour la PL sont identifiés : la rareté des ressources sémantiquement riches, la nature unidimensionnelle des cadres d'évaluation, et le manque de considérations sémantiques dans les approches d'apprentissage automatique. Cette thèse propose des solutions novatrices à ces défis. Premièrement, elle contribue au développement de ressources sémantiquement riches : les jeux de données principaux pour la prédiction de lien sont enrichis en utilisant des informations basées sur des schémas, EducOnto et EduKG sont proposés pour surmonter la pénurie de ressources dans le domaine éducatif, et PyGraft est introduit comme un outil innovant pour générer des ontologies synthétiques et des graphes de connaissances. Deuxièmement, la thèse propose une nouvelle métrique d'évaluation orientée sémantique, Sem@K, offrant une perspective multidimensionnelle sur la performance des modèles. Il est important de souligner que les modèles populaires sont réévalués en utilisant Sem@K, ce qui révèle des aspects essentiels et jusqu'alors inexplorés de leurs capacités respectives et souligne le besoin de cadres d'évaluation multidimensionnels. Troisièmement, la thèse se penche sur le développement d'approches neuro-symboliques, transcendant les paradigmes traditionnels de l'apprentissage automatique. Ces approches ne démontrent pas seulement une meilleure capacité sémantique dans leurs prédictions, mais étendent également leur utilité à diverses applications telles que les systèmes de recommandation. En résumé, le présent travail ne redéfinit pas seulement l'évaluation et la fonctionnalité des modèles d'embeddings de GCs, mais prépare également le terrain pour des systèmes d'intelligence artificielle plus polyvalents et interprétables, soutenant les explorations futures à l'intersection de l'apprentissage automatique et du raisonnement symbolique
Knowledge graph embedding models (KGEMs) have gained considerable traction in recent years. These models learn a vector representation of knowledge graph entities and relations, a.k.a. knowledge graph embeddings (KGEs). This thesis specifically explores the advancement of KGEMs for the link prediction (LP) task, which is of utmost importance as it underpins several downstream applications such as recommender systems. In this thesis, various challenges around the use of KGEMs for LP are identified: the scarcity of semantically rich resources, the unidimensional nature of evaluation frameworks, and the lack of semantic considerations in prevailing machine learning-based approaches. Central to this thesis is the proposition of novel solutions to these challenges. Firstly, the thesis contributes to the development of semantically rich resources: mainstream datasets for link prediction are enriched using schema-based information, EducOnto and EduKG are proposed to overcome the paucity of resources in the educational domain, and PyGraft is introduced as an innovative open-source tool for generating synthetic ontologies and knowledge graphs. Secondly, the thesis proposes a new semantic-oriented evaluation metric, Sem@K, offering a multi-dimensional perspective on model performance. Importantly, popular models are reassessed using Sem@K, which reveals essential insights into their respective capabilities and highlights the need for multi-faceted evaluation frameworks. Thirdly, the thesis delves into the development of neuro-symbolic approaches, transcending traditional machine learning paradigms. These approaches do not only demonstrate improved semantic awareness but also extend their utility to diverse applications such as recommender systems. In summary, the present work not only redefines the evaluation and functionality of knowledge graph embedding models but also sets the stage for more versatile, interpretable AI systems, underpinning future explorations at the intersection of machine learning and symbolic reasoning

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Bordes, Antoine. "Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs Supports sur de Grandes Masses de Données". Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00464007.

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Internet ainsi que tous les moyens numériques modernes disponibles pour communiquer, s'informer ou se divertir génèrent des données en quantités de plus en plus importantes. Dans des domaines aussi variés que la recherche d'information, la bio-informatique, la linguistique computationnelle ou la sécurité numérique, des méthodes automatiques capables d'organiser, classiﬁer, ou transformer des téraoctets de données apportent une aide précieuse. L'apprentissage artiﬁciel traite de la conception d'algorithmes qui permettent d'entraîner de tels outils à l'aide d'exemples d'apprentissage. Utiliser certaines de ces méthodes pour automatiser le traitement de problèmes complexes, en particulier quand les quantités de données en jeu sont insurmontables pour des opérateurs humains, paraît inévitable. Malheureusement, la plupart des algorithmes d'apprentissage actuels, bien qu'efficaces sur de petites bases de données, présentent une complexité importante qui les rend inutilisables sur de trop grandes masses de données. Ainsi, il existe un besoin certain dans la communauté de l'apprentissage artiﬁciel pour des méthodes capables d'être entraînées sur des ensembles d'apprentissage de grande échelle, et pouvant ainsi gérer les quantités colossales d'informations générées quotidiennement. Nous développons ces enjeux et déﬁs dans le Chapitre 1. Dans ce manuscrit, nous proposons des solutions pour réduire le temps d'entraînement et les besoins en mémoire d'algorithmes d'apprentissage sans pour autant dégrader leur précision. Nous nous intéressons en particulier aux Machines à Vecteurs Supports (SVMs), des méthodes populaires utilisées en général pour des tâches de classiﬁcation automatique mais qui peuvent être adaptées à d'autres applications. Nous décrivons les SVMs en détail dans le Chapitre 2. Ensuite, dans le Chapitre 3, nous étudions le processus d'apprentissage par descente de gradient stochastique pour les SVMs linéaires. Cela nous amène à déﬁnir et étudier le nouvel algorithme, SGD-QN. Après cela, nous introduisons une nouvelle procédure d'apprentissage : le principe du “Process/Reprocess”. Nous déclinons alors trois algorithmes qui l'utilisent. Le Huller et LaSVM sont présentés dans le Chapitre 4. Ils servent à apprendre des SVMs destinés à traiter des problèmes de classiﬁcation binaire (décision entre deux classes). Pour la tˆache plus complexe de prédiction de sorties structurées, nous modiﬁons par la suite en profondeur l'algorithme LaSVM, ce qui conduit à l'algorithme LaRank présenté dans le Chapitre 5. Notre dernière contribution concerne le problème récent de l'apprentissage avec une supervision ambigüe pour lequel nous proposons un nouveau cadre théorique (et un algorithme associé) dans le Chapitre 6. Nous l'appliquons alors au problème de l'étiquetage sémantique du langage naturel. Tous les algorithmes introduits dans cette thèse atteignent les performances de l'état-de-l'art, en particulier en ce qui concerne les vitesses d'entraînement. La plupart d'entre eux ont été publiés dans des journaux ou actes de conférences internationaux. Des implantations efficaces de chaque méthode ont également été rendues disponibles. Dans la mesure du possible, nous décrivons nos nouveaux algorithmes de la manière la plus générale possible aﬁn de faciliter leur application à des tâches nouvelles. Nous esquissons certaines d'entre elles dans le Chapitre 7.

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Khaleghi, Azadeh. "Sur quelques problèmes non-supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes". Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920333.

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Cette thèse est consacrée à l'analyse théorique de problèmes non supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes. Plus particulièrement, nous abordons les deux problèmes fondamentaux que sont le problème d'estimation des points de rupture et le partitionnement de séries temporelles. Ces problèmes sont abordés dans un cadre extrêmement général où les données sont générées par des processus stochastiques ergodiques stationnaires. Il s'agit de l'une des hypothèses les plus faibles en statistiques, comprenant non seulement, les hypothèses de modèles et les hypothèses paramétriques habituelles dans la littérature scientifique, mais aussi des hypothèses classiques d'indépendance, de contraintes sur l'espace mémoire ou encore des hypothèses de mélange. En particulier, aucune restriction n'est faite sur la forme ou la nature des dépendances, de telles sortes que les échantillons peuvent être arbitrairement dépendants. Pour chaque problème abordé, nous proposons de nouvelles méthodes non paramétriques et nous prouvons de plus qu'elles sont, dans ce cadre, asymptotique- ment consistantes. Pour l'estimation de points de rupture, la consistance asymptotique se rapporte à la capacité de l'algorithme à produire des estimations des points de rupture qui sont asymptotiquement arbitrairement proches des vrais points de rupture. D'autre part, un algorithme de partitionnement est asymptotiquement consistant si le partitionnement qu'il produit, restreint à chaque lot de séquences, coïncides, à partir d'un certain temps et de manière consistante, avec le partitionnement cible. Nous montrons que les algorithmes proposés sont implémentables efficacement, et nous accompagnons nos résultats théoriques par des évaluations expérimentales. L'analyse statistique dans le cadre stationnaire ergodique est extrêmement difficile. De manière générale, il est prouvé que les vitesses de convergence sont impossibles à obtenir. Dès lors, pour deux échantillons générés indépendamment par des processus ergodiques stationnaires, il est prouvé qu'il est impossible de distinguer le cas où les échantillons sont générés par le même processus de celui où ils sont générés par des processus différents. Ceci implique que des problèmes tels le partitionnement de séries temporelles sans la connaissance du nombre de partitions ou du nombre de points de rupture ne peut admettre de solutions consistantes. En conséquence, une tâche difficile est de découvrir les formulations du problème qui en permettent une résolution dans ce cadre général. La principale contribution de cette thèse est de démontrer (par construction) que malgré ces résultats d'impossibilités théoriques, des formulations naturelles des problèmes considérés existent et admettent des solutions consistantes dans ce cadre général. Ceci inclut la démonstration du fait que le nombre de points de rupture corrects peut être trouvé, sans recourir à des hypothèses plus fortes sur les processus stochastiques. Il en résulte que, dans cette formulation, le problème des points de rupture peut être réduit à du partitionnement de séries temporelles. Les résultats présentés dans ce travail formulent les fondations théoriques pour l'analyse des données séquentielles dans un espace d'applications bien plus large.

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Dumora, Christophe. "Estimation de paramètres clés liés à la gestion d'un réseau de distribution d'eau potable : Méthode d'inférence sur les noeuds d'un graphe". Thesis, Bordeaux, 2020. http://www.theses.fr/2020BORD0325.

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L'essor des données générées par les capteurs et par les outils opérationnels autour de la gestion des réseaux d'alimentation en eau potable (AEP) rendent ces systèmes de plus en plus complexes et de façon générale les événements plus difficiles à appréhender. L'historique de données lié à la qualité de l’eau distribuée croisé avec la connaissance du patrimoine réseau, des données contextuelles et des paramètres temporels amène à étudier un système complexe de par sa volumétrie et l'existence d'interactions entre ces différentes données de natures diverses pouvant varier dans le temps et l’espace. L'utilisation de graphes mathématiques permet de regrouper toute cette diversité et fournit une représentation complète des réseaux AEP ainsi que les évènements pouvant y survenir ou influer sur leur bon fonctionnement. La théorie des graphes associées à ces graphes mathématiques permet une analyse structurelle et spectrale des réseaux ainsi constitués afin de répondre à des problématiques métiers concrètes et d'améliorer des processus internes existants. Ces graphes sont ensuite utilisés pour répondre au problème d'inférence sur les noeuds d'un très grand graphe à partir de l'observation partielle de quelques données sur un faible nombre de noeuds. Une approche par algorithme d'optimisation sur les graphes est utilisée pour construire une variable numérique de débit en tout noeuds du graphe (et donc en tout point du réseau physique) à l'aide d'algorithme de flots et des données issues des débitmètres réseau. Ensuite une approche de prédiction par noyau reposant sur un estimateur pénalisé de type Ridge, qui soulève des problèmes d'analyse spectrale de grande matrice creuse, permet l'inférence d'un signal observé sur un certains nombre de noeuds en tout point d'un réseau AEP
The rise of data generated by sensors and operational tools around water distribution network (WDN) management make these systems more and more complex and in general the events more difficult to predict. The history of data related to the quality of distributed water crossed with the knowledge of network assets, contextual data and temporal parameters lead to study a complex system due to its volume and the existence of interactions between these various type of data which may vary in time and space. This big variety of data is grouped by the use of mathematical graph and allow to represent WDN as a whole and all the events that may arise therein or influence their proper functioning. The graph theory associated with these mathematical graphs allow a structural and spectral analysis of WDN to answer to specific needs and enhance existing process. These graphs are then used to answer the probleme of inference on the nodes of large graph from the observation of data on a small number of nodes. An approach by optminisation algorithm is used to construct a variable of flow on every nodes of a graph (therefore at any point of a physical network) using flow algorithm and data measured in real time by flowmeters. Then, a kernel prediction approach based on a Ridge estimator, which raises spectral analysis problems of a large sparse matrix, allow the inference of a signal measured on specific nodes of a graph at any point of a WDN

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Owusu, Patrick Asante. "Modélisation de dépendances dans des séries temporelles co-évolutives". Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0104.

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Les recherches actuelles en analyse des séries temporelles montrent qu'il existe des approches formelles insuffisantes pour modéliser les dépendances de plusieurs séries temporelles ou de séries temporelles co-évolutives à mesure qu'elles changent au fil du temps. Dans cette thèse, nous développons une approche formelle pour analyser la temporalité et l'évolution des dépendances via les définitions de sous-séries temporelles, où une sous-série temporelle est un segment des données de la série temporelle originale. Nous concevons une approche basée sur le principe des fenêtres glissantes pour analyser la nature temporelle et les changements de dépendance entre les séries temporelles évolutives. Plus précisément, chaque sous-série temporelle est analysée indépendamment pour comprendre les dépendances locales et comment ces dépendances se déplacent à mesure que la fenêtre avance dans le temps. Cela nous permet donc de modéliser l'évolution temporelle des dépendances avec une granularité plus fine. Nos contributions relatives à la modélisation des dépendances soulignent l'importance de comprendre les interconnexions dynamiques entre plusieurs séries temporelles qui évoluent ensemble au fil du temps. L'objectif principal est de développer des techniques robustes qui peuvent capturer efficacement ces dépendances évolutives, améliorant ainsi l'analyse et la prévision de systèmes complexes tels que les marchés financiers, les systèmes climatiques et d'autres domaines générant de volumineuses données de séries temporelles. La thèse explore l'utilisation de modèles autorégressifs et propose des méthodes innovantes pour identifier et modéliser ces dépendances, en abordant les limitations des méthodes traditionnelles qui négligent souvent les dynamiques temporelles et l'évolutivité nécessaires pour gérer de grands ensembles de données. Un aspect central de la recherche est le développement d'une approche en deux étapes pour détecter et modéliser les effets évolutifs dans plusieurs séries temporelles. La première étape consiste à identifier des motifs pour recréer des variations de séries sur diverses périodes en utilisant des modèles linéaires finis. Cette étape est cruciale pour capturer les dépendances temporelles au sein des données. En exploitant une séquence de graphes bipartites, l'étude modélise le changement à travers plusieurs séries temporelles, reliant des dépendances répétitives et nouvelles à différentes durées temporelles dans les sous-séries. Cette approche simplifie non seulement le processus d'identification des dépendances, mais fournit également une solution évolutive pour analyser de grands ensembles de données, comme démontré par des expériences avec, par exemple, des données de marché financier du monde réel. La thèse souligne en outre l'importance de l'interprétabilité dans la modélisation des séries temporelles co-évolutives. En intégrant des grands modèles de langage (LLM) et des techniques contextuelles, la recherche améliore la compréhension des facteurs sous-jacents qui conduisent aux changements dans les données de séries temporelles. Cette interprétabilité est obtenue grâce à la construction de graphes temporels et à la sérialisation de ces graphes en langage naturel, fournissant des informations claires et complètes sur les dépendances et les interactions au sein des données. La combinaison de modèles autorégressifs et de LLM permet de générer des prévisions plausibles et interprétables, rendant l'approche adaptée aux applications du monde réel où la confiance et la clarté des résultats des modèles sont primordiales
Current research in time series analysis shows that there are insufficient formal approaches for modelling the dependencies of multiple or co-evolving time series as they change over time. In this dissertation, we develop a formal approach for analysing the temporality and evolution of dependencies via the definitions of sub-time series, where a sub-time series is a segment of the original time series data. In general, we design an approach based on the principle of sliding windows to analyse the temporal nature and dependency changes between evolving time series. More precisely, each sub-time series is analysed independently to understand the local dependencies and how these dependencies shift as the window moves forward in time. This, therefore, allows us to model the temporal evolution of dependencies with finer granularity. Our contributions relating to the modelling of dependencies highlight the significance of understanding the dynamic interconnections between multiple time series that evolve together over time. The primary objective is to develop robust techniques to effectively capture these evolving dependencies, thereby improving the analysis and prediction of complex systems such as financial markets, climate systems, and other domains generating voluminous time series data. The dissertation explores the use of autoregressive models and proposes novel methods for identifying and modelling these dependencies, addressing the limitations of traditional methods that often overlook the temporal dynamics and scalability required for handling large datasets. A core aspect of the research is the development of a two-step approach to detect and model evolving effects in multiple time series. The first step involves identifying patterns to recreate series variations over various time intervals using finite linear models. This step is crucial for capturing the temporal dependencies within the data. By leveraging a sequence of bipartite graphs, the study models change across multiple time series, linking repetitive and new dependencies at varying time durations in sub-series. This approach not only simplifies the process of identifying dependencies but also provides a scalable solution for analysing large datasets, as demonstrated through experiments with, for example, real-world financial market data. The dissertation further emphasises the importance of interpretability in modelling co-evolving time series. By integrating large language models (LLMs) and context-aware techniques, the research enhances the understanding of the underlying factors driving changes in time series data. This interpretability is achieved through the construction of temporal graphs and the serialisation of these graphs into natural language, providing clear and comprehensive insights into the dependencies and interactions within the data. The combination of autoregressive models and LLMs enables the generation of plausible and interpretable predictions, making the approach suitable for real-world applications where trust and clarity in model outputs are paramount

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Cortijo, Aragon Santiago José. "Sécurité pour des infrastructures critiques SCADA fondée sur des modèles graphiques probabilistes". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2018SORUS502.pdf.

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Dans la présente thèse, deux nouveaux modèles basés sur les Réseaux Bayésiens (BN) sont proposés: les BN à densités conditionnelles tronquées (ctdBN) et les BN à densités conditionnelles (cdBN). Ceux-ci permettent la modélisation de probabilités jointes pour des systèmes avec des variables aléatoires discrètes et continues. Nous analysons la complexité algorithmique pour l'inférence exacte dans les modèles proposés et montrons qu'elles sont du même ordre que celle des BNs classiques. Nous étudions également le problème d’apprentissage des cdBNs: nous proposons une fonction de score basée sur le score BD, ainsi qu’un algorithme d'apprentissage basé sur l'algorithme EM structural, tout en supposant l'existence de variables latentes discrètes correspondantes à chaque variable continue. En outre, nous prouvons théoriquement que les modèles cdBN et ctdBN peuvent approcher n'importe quelle distribution de probabilité jointe Lipschitzienne, montrant ainsi l'expressivité de ces modèles. Dans le cadre du projet Européen SCISSOR, dont le but est la cyber-securité, nous utilisons le modèle cdBN pour décrire la dynamique d'un système SCADA et diagnostiquer des anomalies dans des observations prises en temps réel, tout en interprétant une anomalie comme une menace potentielle à l'intégrité du système
In this thesis two new Bayesian-Network-based models are proposed: conditional truncated densities Bayesian networks (ctdBN) and conditional densities Bayesian networks (cdBN). They model joint probability distributions of systems combining discrete and continuous random variables. We analyze the complexity of exact inference for the proposed models, concluding that they are in the same order of the one for the classical Bayesian Network model. We also analyze the challenge of learning cdBNs, proposing a score function based in the BD score as well as a whole learning algorithm based on the structural EM algorithm, assuming the existence of discrete latent variables corresponding to each continuous variable. In addition, we proof theoretically that the cdBN and ctdBN models can approximate well any Lipschitz joint probability distribution, which shows the expressiveness of these models. Within the framework of the European project SCISSOR, whose goal is cyber-security, we use the cdBN model to describe the dynamics of a SCADA system and to diagnose anomalies in observations taken in real time, interpreting an anomaly as a potential threat to the integrity of the system

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Usunier, Nicolas. "Apprentissage de fonctions d'ordonnancement : une étude théorique de la réduction à la classification et deux applications à la recherche d'information". Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066425.

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Resumen

La communauté d'apprentissage s'est récemment intéressée aux fonctions d'ordonnancement. Ces fonctions prennent en entrée un ensemble, et renvoient une liste ordonnée de ses éléments. La première partie de cette thèse présente une étude théorique sur l’apprentissage des fonctions d'ordonnancement. Nous définissons un nouveau cadre de classification binaire, dans lequel les exemples sont des variables aléatoires interdépendantes, dont la structure de dépendance est connue, alors que le cadre habituel suppose que les exemples sont indépendants. Dans ce cadre, nous établissons de nouvelles bornes sur l’erreur de généralisation pour l'ordonnancement, et retrouvons des résultats connus en classification binaire. Dans une seconde partie, nous présentons de nouveaux algorithmes d’apprentissage des fonctions d’ordonnancement, et montrons la validité de notre approche sur des données réelles issues des applications de Question/Réponse et de Résumé Automatique de Texte.

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Tesis sobre el tema "Apprentissage statistique sur les graphes"

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