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Conference papers
Apprentissage automatique sur des données de type graphe utilisant le plongement de Poincaré et les algorithmes stochastiques riemanniens
Résumé : Afin de mieux capter la complexité des relations qui existent entre les noeuds d'un graphe binaire, des travaux originaux ont montré l'intérêt de représenter ces données dans des espaces hyperboliques. Ces travaux sont issus d'une première communauté qui s'intéresse aux données graphiques et à leurs représentations et visualisations. D'autre part, une seconde communauté qui adresse plu-tôt des applications en traitement des données Radar et en vision par ordinateur, a développé ces dernières années des outils d'apprentissage sur certains espaces hyperbo-liques en exploitant leurs intéressantes propriétés géomé-triques. Dans cet article, nous présentons nos travaux ré-cents [13, 27] qui visent à rapprocher ces deux approches. Plus précisément, nous combinons les plongements des graphes et les méthodes récentes de partitionnement sur les espaces hyperboliques dans le but de réaliser une classification par apprentissage sur les données initiales du graphe. Nous illustrons cette proposition par des applications en montrant le gain obtenu vis-à-vis de l'état de l'art.
Cited literature [28 references]
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02473573
Contributor : Hadi Zaatiti <>
Submitted on : Wednesday, February 12, 2020 - 8:08:00 PM
Last modification on : Friday, February 14, 2020 - 1:35:07 AM
Long-term archiving on: : Wednesday, May 13, 2020 - 1:00:19 PM
Contributor : Hadi Zaatiti <>
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