Risk bounds for purely uniformly random forests

Random forests, introduced by Leo Breiman in 2001, are a very effective statistical method. The complex mechanism of the method makes theoretical analysis difficult. Therefore, a simplified version of random forests, called purely random forests, which can be theoretically handled more easily, has been considered. In this paper we introduce a variant of this kind of random forests, that we call purely uniformly random forests. In the context of regression problems with a one-dimensional predictor space, we show that both random trees and random forests reach minimax rate of convergence. In addition, we prove that compared to random trees, random forests improve accuracy by reducing the estimator variance by a factor of three fourths

A theoretical diagram for scientific activities with simulation software in physics learning

Les logiciels de simulation sont considérés a priori comme des outils privilégiés pour l'étude des théories et modèles dans le cadre de l'enseignement secondaire et supérieur. Mais la diversité des logiciels est grande et les indications sur leur utilisation pédagogique sont souvent absentes. Sur la base d'études exploratoires, nous proposons un schéma théorique qui permet d'expliciter les spécificités de la simulation numérique et de ses utilisations pour l'apprentissage des modèles en sciences. Il permet, en retour, d'interpréter les difficultés rencontrées par les élèves et les étudiants, et de guider l'enseignant dans l'élaboration d'activités en cohérence avec les logiciels

10 simple rules to create a serious game, illustrated with examples from structural biology

Serious scientific games are games whose purpose is not only fun. In the field of science, the serious goals include crucial activities for scientists: outreach, teaching and research. The number of serious games is increasing rapidly, in particular citizen science games, games that allow people to produce and/or analyze scientific data. Interestingly, it is possible to build a set of rules providing a guideline to create or improve serious games. We present arguments gathered from our own experience ( Phylo , DocMolecules , HiRE-RNA contest and Pangu) as well as examples from the growing literature on scientific serious games

Long-Wave Infrared Digital Holography

peer reviewe

Manifold-driven Grouping of Skeletal Muscle Fibers

In this report, we present a manifold clustering method for the classification of fibers obtained from diffusion tensor images (DTI) of the human skeletal muscle. To this end, we propose the use of angular Hilbertian metrics between multivariate normal distributions to define a family of distances between tensors that we generalize to fibers. The obtained metrics between fiber tracts encompasses both diffusion and localization information. As far as clustering is concerned, we use two methods. The first approach is based on diffusion maps and k-means clustering in the spectral embedding space. The second approach uses a linear programming formulation of prototype-based clustering. This formulation allows for classification over manifolds without the necessity to embed the data in low dimensional spaces and determines automatically the number of clusters. The experimental validation of the proposed framework is done using a manually annotated significant dataset of DTI of the calf muscle for healthy and diseased subjects

Network Flow Algorithms for Structured Sparsity

We consider a class of learning problems that involve a structured sparsity-inducing norm defined as the sum of $\ell_\infty$-norms over groups of variables. Whereas a lot of effort has been put in developing fast optimization methods when the groups are disjoint or embedded in a specific hierarchical structure, we address here the case of general overlapping groups. To this end, we show that the corresponding optimization problem is related to network flow optimization. More precisely, the proximal problem associated with the norm we consider is dual to a quadratic min-cost flow problem. We propose an efficient procedure which computes its solution exactly in polynomial time. Our algorithm scales up to millions of variables, and opens up a whole new range of applications for structured sparse models. We present several experiments on image and video data, demonstrating the applicability and scalability of our approach for various problems.Comment: accepted for publication in Adv. Neural Information Processing Systems, 201

DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS A LA ROBOTIQUE COOPERATIVE

Les travaux décrits dans ce mémoire rapportent une trajectoire scientifique d’une dizaine d’années constamment guidée par le désir d’étudier et de développer des modèles de réseaux de neurones artificiels en prise directe avec le monde réel. La première partie de nos recherches s’est intéressée à l’apprentissage au sein de systèmes connexionnistes multi-réseaux. En droite ligne depuis le modèle de la Machine Séquentielle Connexionniste (MSC, développée durant la thèse de doctorat), qui met en jeu 2 réseaux multicouches, 6 MSCs sont mises en oeuvre qui permettent l’acquisition et le contrôle de la marche chez un robot hexapode. Le paradigme utilisé pour la distribution des informations nécessaires à chacun des modules connexionnistes est l’apprentissage par pénalité-récompense. Un robot hexapode a été construit qui valide les résulats préalablement obtenus en simulation. L’apprentissage par pénalité-récompense appartient à la classe des apprentissage par renforcement. La seconde partie de nos recherches s’est intéressée à étudier les interactions entre les réseaux de neurones artificiels et l’apprentissage par renforcement. Une implantation sur réseaux multicouches, puis sur cartes auto-organisatrices du Q-learning a été proposée. Nous obtenons ainsi des réductions de la taille mémoire requise et du nombre d’itérations d’apprentissage nécessaires qui autorisent une utilisation pratique. Nous avons ensuite développé des mécanismes de distribution de l’apprentissage par renforcement, soit au sein d’un seul robot doté de plusieurs comportements, soit au sein d’un groupe de robots dans une tâche impliquant la coopération. A la différence des courant de recherches actuels, qui pronent l’utilisation d’ a priori face à la combinatoire élevée de l’espace de recherche, nous proposons l’emploi d’ a posteriori , l’utilisation du “lazy learning” pour construire un modèle non explicite et le développement d’outils et méthodes d’aide à la conception des fonctions de renforcement. A moyen terme, l’objectif de nos recherches est d’automatiser la décomposition d’un comportement robotique complexe en une succession de comportements élémentaires. L’utilisation de marqueurs temporel et spatial est envisagée pour permettre le séquencement des cartes auto-organisatrices implantant les comportements élémentaires. Dans ce cas, la simple définition de l’objectif à atteindre suffirait alors à générer le comportement solution

Articuler histoire et informatique, enseignement et recherche : le PIREH de l’université Panthéon-Sorbonne

La création et l’activité du Pôle informatique de recherche et d’enseignement en histoire (PIREH) de l’université Paris 1 Panthéon-Sorbonne s’inscrivent dans une tradition d’utilisation des outils informatiques et statistiques en histoire depuis la création de l’université en 1971. Cet article revient sur ses acteurs, leurs enseignements, leurs productions (revues, logiciels) dans les années 1970-1980, en les replaçant dans le contexte intellectuel et technique de l’époque. La création du PIREH en 1999 permet de structurer cette activité et ces formations (autour notamment des bases de données, de la lexicométrie et de l’analyse factorielle des correspondances). Depuis la fin des années 1990, ces pratiques et les enseignements qui y sont liés se diversifient, à la faveur du développement du Web, d’un meilleur accès à des outils variés et de collaborations interdisciplinaires auxquelles participe le PIREH. L’esquisse de cette histoire nous permet in fine de définir ce qui caractérise l’approche de l’informatique dans le travail pédagogique et scientifique du PIREH.The Center for Computing in History (Pôle informatique de recherche et d’enseignement en histoire, PIREH) of Paris 1 Panthéon-Sorbonne University is rooted in a tradition of using statistics and computer sciences in History since the creation of this university in 1971. This paper first presents the people involved in this field at Paris 1 in the 1970-1980s, their teaching, and their work (journals, software), by replacing them in the intellectual and technical context of the time. The creation of the PIREH in 1999 reinforced this movement and structured a curriculum based on the use of databases, text analysis and factorial analysis in History. Since the late 1990s, the activity of the PIREH is diversifying, in response to the development of the Web, to the availability of new and more accessible computing tools, and to several interdisciplinary collaborations. By retracing this history, one can better grasp the specific use the PIREH makes of computing for teaching and researching History