Séance du 25 mars 2013

Lundi 25 mars 2013

Organisateurs: Stéphane Gaiffas et Etienne Roquain

14h00 Etienne Birmelé (Laboratoire Statistique et Génome, Université d'Evry)

Titre: Recherche de motifs locaux dans les réseaux.

Résumé: Une des approches pour étudier la structure des réseaux, en particulier biologique, est de rechercher les motifs sur-représentés (Milo et al. 2002) qui sont de bons candidats en tant que "briques de base". Cette recherche nécessite le choix d'un modèle de graphe aléatoire et d'une statistique pertinente. Je présenterai une part du travail ayant été fait à ce sujet au sein du projet NeMo, à travers la présentation du modèle de mélange pour graphes aléatoires et la détection de motifs locaux.

15h00 Arnak Dalalyan (ENSAE/CREST)

Titre: Indirect sparsity and robust estimation for linear models with unknown variance

(joint work with Yin Chen)

Résumé: In this talk, I will present a novel approach to the problem of learning sparse representations in the context of indirect or fused sparsity and unknown noise level. We propose an algorithm, termed Scaled Fused Dantzig Selector (SFDS), that accomplishes the aforementioned learning task by means of a second-order cone program. A special emphasize is put on the particular instance of indirect sparsity corresponding to the learning in presence of outliers. I will present finite sample risk bounds and carry out an experimental evaluation on both synthetic and real data.

16h00 Emile Richard (Ecole des Mines ParisTech, Institut Curie)

Titre: Intersecting singularities for multi-structured estimation

(joint work with Francis Bach and Jean-Philippe Vert)

Résumé: We address the problem of designing a convex nonsmooth regularizer encouraging multiple structural effects simultaneously. Focusing on the inference of sparse and low-rank matrices we suggest a new complexity index and a convex penalty minimizing it. The new penalty term can be written as the trace norm of a linear function of the matrix. By analyzing theoretical properties of this family of regularizers we come up with oracle inequalities and compressed sensing results ensuring the quality of our regularized estimator. We also provide algorithms and numerical experiments to support our arguments.