• Media type: Still Image; Electronic Thesis; Text; E-Book
  • Title: Exact Bayesian Inference in Graphical Models : Tree-structured Network Inference and Segmentation ; Inférence bayésienne exacte dans les modèles graphiques : inférence de réseaux à structure arborescente et segmentation
  • Contributor: Schwaller, Loïc [Author]
  • imprint: theses.fr, 2016-09-09
  • Language: English
  • Keywords: Bayesian inference ; Graphical models ; Spanning tree ; Matrix-Tree theorem ; Modèles graphiques ; Network inference ; Segmentation ; Arbre couvrant ; Inférence bayésienne ; Théorème arbre-Matrice ; Inférence de réseaux
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Cette thèse porte sur l'inférence de réseaux. Le cadre statistique naturel à ce genre de problèmes est celui des modèles graphiques, dans lesquels les relations de dépendance et d'indépendance conditionnelles vérifiées par une distribution multivariée sont représentées à l'aide d'un graphe. Il s'agit alors d'apprendre la structure du modèle à partir d'observations portant sur les sommets. Nous considérons le problème d'un point de vue bayésien. Nous avons également décidé de nous concentrer sur un sous-ensemble de graphes permettant d'effectuer l'inférence de manière exacte et efficace, à savoir celui des arbres couvrants. Il est en effet possible d'intégrer une fonction définie sur les arbres couvrants en un temps cubique par rapport au nombre de variables à la condition que cette fonction factorise selon les arêtes, et ce malgré le cardinal super-exponentiel de cet ensemble. En choisissant les distributions a priori sur la structure et les paramètres du modèle de manière appropriée, il est possible de tirer parti de ce résultat pour l'inférence de modèles graphiques arborescents. Nous proposons un cadre formel complet pour cette approche.Nous nous intéressons également au cas où les observations sont organisées en série temporelle. En faisant l'hypothèse que la structure du modèle graphique latent subit un certain nombre de brusques changements, le but est alors de retrouver le nombre et la position de ces points de rupture. Il s'agit donc d'un problème de segmentation. Sous certaines hypothèses de factorisation, l'exploration exhaustive de l'ensemble des segmentations est permise et, combinée aux résultats sur les arbres couvrants, permet d'obtenir, entre autres, la distribution a posteriori des points de ruptures en un temps polynomial à la fois par rapport au nombre de variables et à la longueur de la série. ; In this dissertation we investigate the problem of network inference. The statistical frame- work tailored to this task is that of graphical models, in which the (in)dependence relation- ships satis ...
  • Access State: Open Access