Thèse: nouveaux modèles de graphes aléatoires en apprentissage (H/F)

Sujet de thèse :
La plupart des travaux théoriques en apprentissage (ML) sur graphes s'appuient encore sur la théorie classique des graphes, où la structure des graphes est l'objet principal d'intérêt. Cependant, il est désormais clair que les données associées aux nœuds (ou node features) sont tout aussi importantes pour la prédiction, et que la relation entre la structure du graphe et les features joue un rôle clé. Cependant, l'incorporation des features des nœuds dans la théorie de l'apprentissage sur graphes reste largement insuffisante. En particulier, les modèles statistiques de graphes aléatoires, qui sont essentiels en théorie de l'apprentissage sur graphes, ignorent souvent les features des nœuds, ou les incorporent de manière souvent simpliste. L'objectif de cette thèse est d'établir de nouveaux modèles de graphes qui incluent naturellement à la fois les features des nœuds et la structure de graphe. Cela passera par une analyse comparative approfondie des différents algorithmes d'apprentissage et des jeux de données classiques afin de mieux caractériser les relations entre features des nœuds et structure de graphe. Cela sera suivi par la définition de nouveaux modèles statistiques de graphes qui incluent les caractéristiques des nœuds de manière non-triviale, et qui mettront en lumière les propriétés clés de différents jeux de données, voire inspirera de nouvelles architectures de réseaux de neurones sur graphes. L'équilibre entre études théoriques et empiriques dépendra du candidat.
Contexte :
Le candidat sera rattaché à l'équipe COMPACT de l'IRISA.

A propos du laboratoire
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