Uncertain Trees: Dealing with Uncertain Inputs in Regression Trees

Tree-based ensemble methods, as Random Forests and Gradient Boosted Trees, have been successfully used for regression in many applications and research studies. Furthermore, these methods have been extended in order to deal with uncertainty in the output variable, using for example a quantile loss in Random Forests (Meinshausen, 2006). To the best of our knowledge, no extension has been provided yet for dealing with uncertainties in the input variables, even though such uncertainties are common in practical situations. We propose here such an extension by showing how standard regression trees optimizing a quadratic loss can be adapted and learned while taking into account the uncertainties in the inputs. By doing so, one no longer assumes that an observation lies into a single region of the regression tree, but rather that it belongs to each region with a certain probability. Experiments conducted on several data sets illustrate the good behavior of the proposed extension.Comment: 9 page

Learning Useful Macro-actions for Planning with N-Grams

International audienceAutomated planning has achieved significant breakthroughs in recent years. Nonetheless, attempts to improve search algorithm efficiency remain the primary focus of most research. However, it is also possible to build on previous searches and learn from previously found solutions. Our approach consists in learning macro-actions and adding them into the planner's domain. A macro-action is an action sequence selected for application at search time and applied as a single indivisible action. Carefully chosen macros can drastically improve the planning performances by reducing the search space depth. However, macros also increase the branching factor. Therefore, the use of macros entails a utility problem: a trade-off has to be addressed between the benefit of adding macros to speed up the goal search and the overhead caused by increasing the branching factor in the search space. In this paper, we propose an online domain and planner-independent approach to learn 'useful' macros, i.e. macros that address the utility problem. These useful macros are obtained by statistical and heuristic filtering of a domain specific macro library. The library is created from the most frequent action sequences derived from an n-gram analysis on successful plans previously computed by the planner. The relevance of this approach is proven by experiments on International Planning Competition domains

Etude des modèles à composition mixée pour l'analyse de réseaux complexes

Relational data are ubiquitous in the nature and their accessibility has not ceased to increase in recent years. Those data, see as a whole, form a network, which can be represented by a data structure called a graph, where each vertex of the graph is an entity and each edge a connection between pair of vertices. Complex networks in general, such as the Web, communication networks or social network, are known to exhibit common structural properties that emerge through their graphs. In this work we emphasize two important properties called *homophilly* and *preferential attachment* that arise on most of the real-world networks. We firstly study a class of powerful *random graph models* in a Bayesian nonparametric setting, called *mixed-membership model* and we focus on showing whether the models in this class comply with the mentioned properties, after giving formal definitions in a probabilistic context of the latter. Furthermore, we empirically evaluate our findings on synthetic and real-world network datasets. Secondly, we propose a new model, which extends the former Stochastic Mixed-Membership Model, for weighted networks and we develop an efficient inference algorithm able to scale to large-scale networks.Les données relationnelles sont omniprésentes dans la nature et leur accessibilité ne cesse d'augmenter depuis ces dernières années. Ces données, vues comme un tout, forment un réseau qui peut être représenté par une structure de données appelée graphe où chaque nœud du graphe est une entité et chaque arête représente une relation ou connexion entre ces entités. Les réseaux complexes en général, tels que le Web, les réseaux de communications ou les réseaux sociaux sont connus pour exhiber des propriétés structurelles communes qui émergent aux travers de leurs graphes. Dans cette thèse, nous mettons l'accent sur deux importantes propriétés appelées *homophilie* et *attachement préférentiel* qui se produisent dans un grand nombre de réseaux réels. Dans une première phase, nous étudions une classe de modèles de graphes aléatoires dans un contexte Bayésien non-paramétrique, appelé *modèle de composition mixée*, et nous nous concentrons à montrer si ces modèles satisfont ou non les propriétés mentionnées, après avoir proposé des définitions formelles pour ces dernières. Nous conduisons ensuite une évaluation empirique pour mettre à l'épreuve nos résultats sur des jeux de données de réseaux synthétiques et réels. Dans une seconde phase, nous proposons un nouveau modèle, qui généralise un précédent modèle à composition mixée stochastique, adapté pour les réseaux pondérés et nous développons un algorithme d'inférence efficace capable de s'adapter à des réseaux de grande échelle

A CFD Analysis towards Flow Characteristics of three Pre-swirler Designs

Although pre-swirlers play a determinant role in the transport of air from stationary parts to rotating holes, knowledge about their actual performance is limited. Therefore, this paper aims to relate how the pre-swirler pressure drop affects the performance of different pre-swirlers in terms of discharge coefficient, adiabatic pre-swirl effectiveness, and swirl ratio. The results are extracted from numerical simulations carried out on three different designs, two guide vanes, and a nozzle. When available, the results are compared to experimental data. The guide vanes have shown similar responses to the pressure drop variations. Their discharge coefficients remain relatively insensitive with an average value of 97%. The swirl ratio range from 0.704 to 1.013 and 0.703 to 1.023 respectively for a pressure drop varying from 3 to 7 bars. The adiabatic pre-swirl effectiveness is of 96% and 94%, respectively, under steady state operation.The nozzle design has shown inferior performance as compared to the guide vane designs. Its discharge coefficient remains around 91% and the swirl ratio varies between 0.678 and 1.121 for a pressure drop ranging from 3 to 10 bars. Under steady state operation, the adiabatic pre-swirl effectiveness is 1.22. The influence of through-flows on the aforementioned parameters was also analyzed. It was observed that the through-flow deteriorates the performance of the pre-swirlers, whether in terms of dimensionless pre-swirl effectiveness, or swirl ratio. The discharge coefficient was however not affected

A study of Mixed-Membership Models for Complex Networks Analysis

Les données relationnelles sont omniprésentes dans la nature et leur accessibilité ne cesse d'augmenter depuis ces dernières années. Ces données, vues comme un tout, forment un réseau qui peut être représenté par une structure de données appelée graphe où chaque nœud du graphe est une entité et chaque arête représente une relation ou connexion entre ces entités. Les réseaux complexes en général, tels que le Web, les réseaux de communications ou les réseaux sociaux sont connus pour exhiber des propriétés structurelles communes qui émergent aux travers de leurs graphes. Dans cette thèse, nous mettons l'accent sur deux importantes propriétés appelées *homophilie* et *attachement préférentiel* qui se produisent dans un grand nombre de réseaux réels. Dans une première phase, nous étudions une classe de modèles de graphes aléatoires dans un contexte Bayésien non-paramétrique, appelé *modèle de composition mixée*, et nous nous concentrons à montrer si ces modèles satisfont ou non les propriétés mentionnées, après avoir proposé des définitions formelles pour ces dernières. Nous conduisons ensuite une évaluation empirique pour mettre à l'épreuve nos résultats sur des jeux de données de réseaux synthétiques et réels. Dans une seconde phase, nous proposons un nouveau modèle, qui généralise un précédent modèle à composition mixée stochastique, adapté pour les réseaux pondérés et nous développons un algorithme d'inférence efficace capable de s'adapter à des réseaux de grande échelle.Relational data are ubiquitous in the nature and their accessibility has not ceased to increase in recent years. Those data, see as a whole, form a network, which can be represented by a data structure called a graph, where each vertex of the graph is an entity and each edge a connection between pair of vertices. Complex networks in general, such as the Web, communication networks or social network, are known to exhibit common structural properties that emerge through their graphs. In this work we emphasize two important properties called *homophilly* and *preferential attachment* that arise on most of the real-world networks. We firstly study a class of powerful *random graph models* in a Bayesian nonparametric setting, called *mixed-membership model* and we focus on showing whether the models in this class comply with the mentioned properties, after giving formal definitions in a probabilistic context of the latter. Furthermore, we empirically evaluate our findings on synthetic and real-world network datasets. Secondly, we propose a new model, which extends the former Stochastic Mixed-Membership Model, for weighted networks and we develop an efficient inference algorithm able to scale to large-scale networks

Une Etude des Modèles Mixed-Membership pour la Prédiction de Liens dans les Réseaux Sociaux

International audienc

A Study of Stochastic Mixed Membership Models for Link Prediction in Social Networks

International audienc

Mixed-Membership Stochastic Block Models for Weighted Networks

International audienc

Développement d'un outil d'évaluation non destructive des bétons par ondes EM - Simulation et validation expérimentale

L'évaluation de l'humidité et de la salinité des bétons est une phase cruciale au diagnostic des structures corrodées dans un contexte de préservation du patrimoine bâti. L'utilisation des techniques d'Evaluation Non Destructive (END) permet d'établir un diagnostic efficace sans endommager la structure. Les ondes électromagnétiques dans la gamme des micro-ondes sont reconnues sensibles à la variation de l'humidité des matériaux diélectriques comme le béton. Le but de cette étude est de développer un outil d'évaluation non destructive de l'humidité et de la salinité des bétons basée sur la propagation des ondes électromagnétiques dans la gamme de fréquences 1 - 3 GHz. Une simulation numérique d'antennes rectangulaires " patch " a été effectuée par modélisation de la géométrie de l'antenne en utilisant la méthode des éléments finis. Les antennes ont été par la suite conçues et utilisées pour une comparaison entre les simulations numériques et des mesures effectuées dans l'air et dans des bétons à humidité variable

Développement d'un appareil portatif de mesure des propriétés des bétons - Application au diagnostic de structures de génie civil

Le système GPR est reconnu comme une méthode non destructive en vue d'une auscultation fiable des structures de génie civil. L'objectif de l'étude présentée est de développer un appareil portatif d'évaluation des propriétés des bétons. Pour atteindre cet objectif nous avons mené trois approches conjointes. La première a consisté à étudier les propriétés électromagnétiques des bétons, la deuxième nous a amené à développer des antennes optimisées pour nos mesures et la troisième doit nous permettre de définir un algorithme liant nos paramètres de mesure à la salinité et l'humidité des bétons