Plan Strat´ egies de Recherche de Structure par un Algorithme G´ en´ etique A. Delaplace, T. Brouard, H. Cardot Universit´ e Fran¸ cois-Rabelais de Tours, Laboratoire d’informatique (EA 2101) D´ epartement informatique de l’ ´ Ecole Polytechnique de l’Universit´ e de Tours Mai 2006 / JFRB - Valenciennes A. Delaplace (LI-Tours) Apprentissage de la structure par un AG Mai 2006 1 / 33
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Stratégies de Recherche de Structure par un Algorithme ... · 3 Algorithme D´evelopp´e L’algorithme g´en´etique Politique de p´enalisation M´ethode adaptative 4 R´esultats
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Plan
Strategies de Recherche de Structure par unAlgorithme Genetique
A. Delaplace, T. Brouard, H. Cardot
Universite Francois-Rabelais de Tours, Laboratoire d’informatique (EA 2101)
Departement informatique de l’Ecole Polytechnique de l’Universite de Tours
Mai 2006 / JFRB - Valenciennes
A. Delaplace (LI-Tours) Apprentissage de la structure par un AG Mai 2006 1 / 33
Plan
Plan
1 Contenu de l’expose
2 Problematique de l’Apprentissage de la StructurePresentationMethodes existantes
3 Algorithme DeveloppeL’algorithme genetiquePolitique de penalisationMethode adaptative
4 Resultats des differentes methodesScores obtenusStructures obtenuesInfluence des parametres
5 Conclusions et Perspectives
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique
(trois principales familles de methodes)
Tests StatistiquesEvaluationEspace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique
(trois principales familles de methodes)
Tests StatistiquesEvaluationEspace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique(trois principales familles de methodes)
Tests StatistiquesEvaluationEspace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique(trois principales familles de methodes)
Tests Statistiques
EvaluationEspace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique(trois principales familles de methodes)
Tests StatistiquesEvaluation
Espace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Determination de la structure d’un reseau bayesien
Aupres d’un expert
Automatique(trois principales familles de methodes)
Tests StatistiquesEvaluationEspace des equivalents
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par tests statistiques
Construire un Graphe Dirige Acyclique (DAG) par une suite detests statistiques d’ordre croissant
Orienter la structure obtenue
Avantages :
Methode intuitive
Construction graduelle de lastructure
Inconvenients :
Multiplicite des tests
Probleme de fiabilite destests
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par attribution d’un score
Attribuer un score evaluant la concordance des(in)dependences representees par la structure avec lesobservations
Rechercher la structure optimisant le score
Avantages :
Possibilite de compromisentre plusieurs solutions
Inconvenients :
Taille de l’espace derecherche (N2O(N)
)
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par attribution d’un score
Attribuer un score evaluant la concordance des(in)dependences representees par la structure avec lesobservations
Rechercher la structure optimisant le score
Avantages :
Possibilite de compromisentre plusieurs solutions
Inconvenients :
Taille de l’espace derecherche (N2O(N)
)
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par attribution d’un score
Attribuer un score evaluant la concordance des(in)dependences representees par la structure avec lesobservations
Rechercher la structure optimisant le score
Avantages :
Possibilite de compromisentre plusieurs solutions
Inconvenients :
Taille de l’espace derecherche (N2O(N)
)
A. Delaplace (LI-Tours) Apprentissage de la structure par un AG Mai 2006 5 / 33
Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Apprentissage par attribution d’un score
Attribuer un score evaluant la concordance des(in)dependences representees par la structure avec lesobservations
Rechercher la structure optimisant le score
Avantages :
Possibilite de compromisentre plusieurs solutions
Inconvenients :
Taille de l’espace derecherche (N2O(N)
)
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Apprentissage de la structurePresentationMethodes existantes
Recherche dans l’espace des equivalents
Deux graphes sont dits equivalents s’ils representent la memeprobabilite jointe
Le schema general d’un algorithme evolutionnaire :
INITIALISER une population P0CALCULER FITNESS pour chaque individuTantQue pas CRITERE D’ARRET{SELECTIONNER PARENTSRECOMBINER les parentsMUTER la descendanceCALCULER FITNESS pour les nouveaux individusREMPLACER certains parents par certains descendants}
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