Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Graphes appliqués aux réseaux sociaux et à la vidéo
Directeur de thèse:
Hichem SAHBI (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Les techniques d’apprentissage des vari ́t ́s (dites manifold learning), comme le
“graphe laplacien”, permettent de r ́soudre une multitude de probl`mes parmi lesquels l’inf ́rence transductive, le clustering spectral et la r ́duction de dimensionnalit ́.
Dans ce sujet de th`se, on s’int ́resse particuli`rement ` la r ́duction de dimensionalit ́ ou l’on suppose que la distribution de probabilit ́ qui g ́n`re les donn ́es de
d ́part admet une densit ́ par rapport ` une mesure canonique sur une sous-vari ́t ́ de
l’espace ambiant (c.a.d., l’espace de d ́part). Notre but est de d ́finir des op ́rateurs
de projections dans ces sous-vari ́t ́s qui soient robustes le plus possible au bruit,
qui conservent localement les distances entre les donn ́es [2], tout en capturant leur
topologie globale. Cette derni`re est d ́termin ́e par plusieurs param`tres comme
la dimension intrins`que des donn ́es et la variance locale des noyaux de similarit ́s
utilis ́es.
Doctorant.e: Wang Ling