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Séminaire PAS


Organisateurs : Erwan Saint-Loubert Bié et Christoph Kriegler
Les exposés ont lieu le mardi à 14h45 en salle 2222 du bâtiment de mathématiques (consulter le plan d'accès au laboratoire).





Mars 2022


  • Mardi 01 mars 2022 - Marcu-Antone Orsoni

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Février 2022


  • Mardi 15 février 2022 - Clément Dell'Aiera (ENS Lyon)

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  • Mardi 08 février 2022 - Arafat Abbar (Université Gustave Eiffel, Paris)

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Janvier 2022


  • Mardi 25 janvier 2022 - Sylvain Zalczer

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  • Mardi 18 janvier 2022 - Loris Arnold (IMPAN)

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  • Mardi 11 janvier 2022 - Cécile DUROT

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Décembre 2021


  • Mardi 14 décembre 2021 - Jacques Benatar

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  • Mardi 07 décembre 2021 - Sebastian Tapia

    Wild operators and asymptotically separated sets

    Let X be a separable infinite dimensional Banach space. For T \in L(X), let us denote by R_T the set of recurrents points of T and by A_T the set of points such that the sequence of iterates T^n x diverges to infinity. A linear operator T \in L(X) is called wild if A_T and R_T form a partition of X and both sets have nonempty interior. J.M. Augé in 2012 constructed wild operators on every separable infinite dimensional Banach space. In this talk we study some properties of wild operators and we introduce the concept of asymptotically separated sets in order to construct non trivial bounded linear operators such that A_T and R_T form a partition of the underlying Banach space.

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Novembre 2021


  • Lundi 15 novembre 2021 - Pierre Latouche Université de Paris (10h00, salle 218)

    Statistical AI algorithms to analyze communication networks

    Due to the significant increase of communications between individuals via social media (Facebook, Twitter, Linkedin) or electronic formats (email, web, e-publication) in the past two decades, network analysis has become an unavoidable discipline. Many random graph models have been proposed to extract information from networks based on person-to-person links only, without taking into account information on the contents. This talk will describe first the stochastic topic block model (STBM), a probabilistic model for networks with textual edges. We will address the problem of discovering meaningful clusters of vertices that are coherent from both the network topology and the text contents. Then, a classification variational expectation-maximization (C-VEM) algorithm will be described to perform inference. This work is supported by CNRS, INRIA, PIA, and the CARE-COVID-19 committee. It led to the development of the Linkage.fr platform which will be presented. Finally, the talk will describe new developments that we are working on with the use of variational auto-encoders and deep probabilistic graphical models.

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Octobre 2021


  • Mardi 19 octobre 2021 - Myriam GARRIDO, UCA et INRAé, à 15h30

    DIC (Deviance Information Criterion) critère de sélection de modèle - origines, avantages, inconvénients

    Essentiellement basé sur l'article originel introduisant le DIC (Spiegelhalter et. al. 2002), cet exposé reviendra sur le principe de ce critère de sélection de modèles. J'exposerai les avantages du DIC faisant son succès, mais aussi les critiques récurrentes. Je parlerai rapidement des alternatives proposées et donnerai des pistes sur les raisons pour lesquelles elles ne se sont pas imposées.

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