Apprentissage à partir de Cartes Combinatoires

par Frédéric Papadopoulos

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Jean-Christophe Janodet.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec IBISC - Informatique, Biologie Intégrative, & Systèmes Complexes (laboratoire) , AROBAS : Algorithmique, Recherche Opérationnelle, Bioinformatique et Apprentissage Statistique (equipe de recherche) et de Université d'Évry-Val-d'Essonne (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2013 .


  • Résumé

    Les graphes sont des structures très couramment utilisées pour représenter des informations ou des objets liés entre eux. De très nombreux domaines ont le besoin d'apprendre ces graphes pour ensuite procéder à de la classification de données et les représenter de façon précise et lisible par un être humain. Ce projet doctoral vise à développer une nouvelle technique d'apprentissage, basée sur la création de grammaires de cartes combinatoires. Ce faisant, le processus de classification serait grandement simplifié et rendrait faisable des problèmes pour l'heure trop complexes (ou imprécis).

  • Titre traduit

    Learning from Combinatorial maps


  • Résumé

    Graphs are very popular data structures often used to present objects or data linked together. Many scientifical fields need an efficient way to classify (then represent) theses graphs. However, it is a very computational expensive problem. As a consequence, we aimed to develop here a new method to lean graphs, based on the creation of a combinatorial map graph grammar. So far this kind of grammar doesn't exist, but the natural property of combinatorial maps lead us to think that they should be a very efficient structure to resolve complex problems.