Sélection d’a priori et géométrie de l’information
نویسندگان
چکیده
Dans cette contribution, nous étudions le problème de la sélection de distribution a priori dans le contexte de la théorie bayésienne. La litérature sur le sujet est abondante et le problème est loin d’être définitivement résolu [1]. Nous revisitons cette problématique avec les outils de la géométrie différentielle pour proposer une construction de l’a priori dans le cadre de la théorie bayésienne de décision. Les résultats sont illustrés avec un exemple de classification.
منابع مشابه
Identification protocol for six Armillaria species from northeastern North America
DNA sequences (~3 kb long) extending from the intergenic spacer 1 (IGS1) region to the 18S gene were obtained for isolates of Armillaria ostoyae, Armillaria calvescens, Armillaria gallica, and Armillaria sinapina. Additional investigation of 16 A. ostoyae, 11 Armillaria gemina, 21 A. calvescens, 18 A. gallica, and 15 A. sinapina isolates produced 117 sequences spanning the 3’ end of the IGS1 th...
متن کاملUtilisation de l’information photométrique pour la sélection des hyperparamètres en recalage géométrique d’images
Cet article traite du recalage paramétrique d’images à partir de correspondances de points en environnement déformable. Dans ce problème, il est essentiel de déterminer des valeurs correctes pour les hyperparamètres tels que le nombre de points de contrôle du modèle de déformation, un paramètre de régularisation ou l’échelle d’un Mestimateur. Cela est souvent réalisé à la main par tâtonnement o...
متن کاملSegmentation multi-échelle. Injection d'a priori spatial dans la construction d'une hiérarchie optimale de régions
This work presents an optimal method of construction of hierarchy of regions with injection of a priori within the framework of the scale set theory. This approach is based on the minimization of an under additive energy in which the spatial a priori is embedded 1 Contexte du travail Dans cet article, nous proposons une approche novatrice de construction de hiérarchie de régions dont l’objectif...
متن کاملSélection de modèles et sélection d'estimateurs pour l'Apprentissage statistique (Cours Peccot) Quatrième cours: Validation croisée et pénalités reliées
1. Validation croisée 1 1.1. Principe et dé nition générale 2 1.2. Exemples 2 1.3. Estimation du risque par validation croisée 4 2. Validation croisée pour la sélection d'estimateurs 5 2.1. Sélection d'estimateurs pour la prédiction 5 2.2. Sélection d'estimateurs pour l'identi cation 6 2.3. Choix d'une méthode de validation croisée 6 2.4. Limites de la validation croisée 6 3. Détection de ruptu...
متن کاملApprentissage de la structure des processus de décision markoviens factorisés pour l’apprentissage par renforcement
Des algorithmes de planification récents issus de la théorie de la décision sont capables de trouver des politiques optimales ou quasi-optimales sur des problèmes de grande taille en utilisant le formalisme des processus de décision markoviens factorisés (FMDPs). Cependant, ces algorithmes ont besoin d’une connaissance a priori de la structure des problèmes qu’ils résolvent. Dans cette contribu...
متن کامل