Séance de cours

Propagation de la croyance : méthodes clés et analyse

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Dans cours (2)

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

PHYS-512: Statistical physics of computation

The students understand tools from the statistical physics of disordered systems, and apply them to study computational and statistical problems in graph theory, discrete optimisation, inference and machine learning. ...

Description

Cette séance de cours couvre la propagation de la croyance, une méthode clé pour l'analyse et l'algorithme. Il explique le concept de la méthode de réplique et sa relation avec le passage approximatif du message.

Enseignant·e·s (3)

Florent Gérard Krzakala

Lenka Zdeborová

Lenka Zdeborová is a Professor of Physics and of Computer Science in École Polytechnique Fédérale de Lausanne where she leads the Statistical Physics of Computation Laboratory. She received a PhD in physics from University Paris-Sud and from Charles University in Prague in 2008. She spent two years in the Los Alamos National Laboratory as the Director's Postdoctoral Fellow. Between 2010 and 2020 she was a researcher at CNRS working in the Institute of Theoretical Physics in CEA Saclay, France. In 2014, she was awarded the CNRS bronze medal, in 2016 Philippe Meyer prize in theoretical physics and an ERC Starting Grant, in 2018 the Irène Joliot-Curie prize, in 2021 the Gibbs lectureship of AMS. She is an editorial board member for Journal of Physics A, Physical Review E, Physical Review X, SIMODS, Machine Learning: Science and Technology, and Information and Inference. Lenka's expertise is in applications of concepts from statistical physics, such as advanced mean field methods, replica method and related message-passing algorithms, to problems in machine learning, signal processing, inference and optimization. She enjoys erasing the boundaries between theoretical physics, mathematics and computer science.

Vittorio Erba

Enseignement et PhD Cours Statistical physics of computation PHYS-512 Les étudiants comprennent les outils de la physique statistique des systèmes désordonnés et les appliquent pour étudier des problèmes d'informatique et de statistiques en théorie des graphes, en optimisation discrète, ainsi qu'en inférence et en apprentissage automatique.

Source officielle

Concepts associés (31)

Propagation des convictions

La propagation des convictions (Belief Propagation ou BP en anglais), aussi connu comme la transmission de message somme-produit, est un algorithme à passage de message pour effectuer des inférences sur des modèles graphiques, tels que les réseaux Bayésiens et les champs de Markov. Il calcule la distribution marginale de chaque nœud « non-observé » conditionnée sur les nœuds observés.

Passage de messages

Le modèle de passage de messages (message passing en anglais) est un modèle de communication entre ordinateurs ou entre processus à l'intérieur d'un même ordinateur. Il réalise l’envoi de messages simples. Il constitue la couche de base des Middleware Orientés Messages. Au-dessus de cette couche, on trouve d'autres couches de middleware de plus en plus perfectionnées et qui sont : La (message queueing en anglais) qui ajoute la notion de persistance au passage de messages ; Le modèle par abonnement (publish-subscribe en anglais), qui utilise les fonctions du passage de messages ou des files d'attente de message et qui ajoute la notion d’anonymat et d’abonnement.

Relation réflexive

En mathématiques, une relation binaire peut avoir, entre autres propriétés, la réflexivité ou bien l'antiréflexivité (ou irréflexivité). Une relation R sur un ensemble X est dite : réflexive si tout élément de X est R-relié à lui-même :ou encore, si le graphe de R contient la diagonale de X (qui est le graphe de l'égalité) ; antiréflexive (ou irréflexive) si aucun élément de X n'est R-relié à lui-même :ou encore, si son graphe est disjoint de la diagonale de X.

Relation (mathématiques)

Une relation entre objets mathématiques d'un certain domaine est une propriété qu'ont, ou non, entre eux certains de ces objets ; ainsi la relation d'ordre strict, notée « < », définie sur N l'ensemble des entiers naturels : 1 < 2 signifie que 1 est en relation avec 2 par cette relation, et on sait que 1 n'est pas en relation avec 0 par celle-ci. Une relation est très souvent une relation binaire, définie sur un ensemble comme la relation d'ordre strict sur N, ou entre deux ensembles.

Relation ternaire

En mathématiques, une relation ternaire est une relation d'arité 3, de même que les relations binaires, plus courantes, sont d'arité 2. Formellement, une relation ternaire est donc représentée par son graphe, qui est une partie du produit X × Y × Z de trois ensembles X, Y et Z. Le graphe d'une fonction de deux variables f : X × Y → Z, c'est-à-dire l'ensemble des triplets de la forme (x, y, f(x, y)), représente la relation ternaire R définie par : R(x, y, z) si z est l' de (x, y) par f.

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Séances de cours associées (64)

Graphe et diagonale

Discute du graphe d'une relation et du concept de séparation.

Propriétés de X/G

Explore les propriétés de l'espace de quotient X/G lorsque X est compact et parfois séparé.

Résoudre les jeux de parité dans la pratique

Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.

Analyse mathématique: Fonctions et composition

Couvre l'analyse des fonctions, de la composition et de l'induction mathématique.

Problèmes d'optimisation: Algèbre et équations trinomiales

Explore les problèmes d'optimisation en algèbre et en équations trinomiales, en se concentrant sur la maximisation de la surface avec des périmètres fixes.

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Concepts associés (31)

Propagation des convictions

Passage de messages

Relation réflexive

Relation (mathématiques)

Relation ternaire

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