Apprentissage à partir de Cartes Combinatoires

Learning from Combinatorial maps

• Auteur / Autrice : Frédéric Papadopoulos
• Direction : Jean-Christophe Janodet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2013
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IBISC - Informatique, Biologie Intégrative, & Systèmes Complexes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : AROBAS : Algorithmique, Recherche Opérationnelle, Bioinformatique et Apprentissage Statistique
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)

Mots clés

Mots clés libres

Apprentissage

Carte combinatoire

Graphe

Grammaire de graphe

Motif

Learning

Combinatorial map

Graph

Graph grammary

Pattern

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).

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.