Using Latent Binary Variables for Online Reconstruction of Large Scale Systems

Victorin Martin 1 Jean-Marc Lasgouttes 2 Cyril Furtlehner 3
3 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Résumé : On propose un modèle graphique probabiliste réalisant un encodage parcimonieux des dépendances d'un jeu de variables réelles à partir de corrélations possiblement incomplètes et de la fonction de répartition de chaque variable. L'application sous-jacente est un grand système partiellement observé, comme par exemple un réseau routier, où une petite proportion de variables réelles sont observées et les autres doivent être prédites. Il s'agit donc de trouver un algorithme permettant de travailler en temps réel sur des grands systèmes. Au lieu d'essayer d'encoder directement les dépendances du système, on propose une manière de le faire dans un espace de variables binaires latentes qui reflètent une vision sommaire des variables (par exemple embouteillé/fluide pour des routes). La méthode s'appuie en partie sur des algorithmes de passage de message comme " belief propagation ", mais la difficulté est surtout de définir des variables binaires cohérentes avec celles de départ, ainsi que leurs corrélations. L'applicabilité de la méthode en pratique est démontrée par des expérimentation numériques.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-8435, INRIA. 2013, pp.34
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00922106
Contributeur : Jean-Marc Lasgouttes <>
Soumis le : lundi 23 décembre 2013 - 17:48:53
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:14
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 mars 2014 - 01:55:09

Fichiers

RR-8435.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00922106, version 1

Citation

Victorin Martin, Jean-Marc Lasgouttes, Cyril Furtlehner. Using Latent Binary Variables for Online Reconstruction of Large Scale Systems. [Research Report] RR-8435, INRIA. 2013, pp.34. 〈hal-00922106〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

650

Téléchargements de fichiers

642