Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




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19 mars 2018: 3 événements

Séminaire

  • Séminaire Géométrie, Dynamique et Topologie (GDT)

    Lundi 19 mars 14:00-15:00 - Agnès GADBLED - Uppsala Universitet (Suède)

    Action catégorique du groupe de tresses du cylindre : aspect symplectique.

    Résumé : Khovanov et Seidel ont donné dans les années 2000 une action du groupe de tresses classique sur une catégorie de nature algébrique qui catégorifie la représentation de Burau. Ils ont montré la fidélité de cette action à travers l’étude de courbes dans un disque épointé (alors que la représentation de Burau n’est pas fidèle pour des tresses de plus de cinq brins). Dans un article récent avec Anne-Laure Thiel et Emmanuel Wagner, nous avons étendu ce résultat au groupe de tresses du cylindre.
    Le travail de Khovanov et Seidel a aussi un aspect symplectique que nous généralisons maintenant. Dans cet exposé je vais expliquer la stratégie et les outils pour obtenir une monodromie symplectique dans notre cas et prouver sa fidélité. Si le temps le permet, j’expliquerai comment cette action se relève en une représentation catégorique symplectique sur une catégorie de Fukaya qui devrait être reliée à la représentation catégorique algébrique.
    Ceci est un travail en cours en collaboration avec Anne-Laure Thiel et Emmanuel Wagner.

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    Agnès GADBLED

    Lieu : CMI, salle de séminaire R164 (1er étage) - I2M - Château-Gombert
    39 rue Frédéric Joliot-Curie
    13453 Marseille cedex 13

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  • Séminaire Statistique

    Lundi 19 mars 14:00-15:00 - Sébastien LOUSTAU - LumenAI (startup), Paris

    Détection de communautés temps réel ou comment rejouer la scène d’un crime ?

    Résumé : Dans cet exposé, on abordera la détection de communautés dans un cadre de online learning. Le problème est le suivant : à partir de l’évolution d’un graphe non dirigé, on veut mettre à jour une partition des noeuds maximisant un critère de modularité. Inspiré de résultats récents de la théorie PAC-Bayésienne, l’algorithme stochastique présenté met à jour une hiérarchie de graphes et peut être vu comme dynamisation de l’algorithme de Louvain.
    Enfin on présentera quelques simulations et cas d’usages en sécurité civile et militaire dans le cadre de ma startup LumenAI.

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    Sébastien LOUSTAU

    Lieu : FRUMAM, salle de séminaire du 2ème étage (à confirmer) - Aix-Marseille Université - Site St Charles
    3, place Victor Hugo - case 39
    13331 MARSEILLE Cedex 03

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  • Séminaire Statistique

    Lundi 19 mars 15:30-16:30 - Aya EL DAKDOUKI - LPP, Université Lille 1

    Hyperbolic M-SVM : a generalization of SVM

    Résumé : In machine learning, support vector machines (SVMs) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. In this talk, I will introduce a new margin multi category classifier based on classes of vector valued functions with one component function per category, it is a kernel machine whose separation surfaces are hyperbolic and generalizes the SVMs. I will also exhibit the statistical properties of this classifier , I will show that the classes of component functions are uniform Glivenko-Cantelli (GC). I will then found the guaranteed risk of this classifier.
    Finally, I will exhibit a margin loss function ensuring the Fisher consistency.

    Lieu : FRUMAM, salle de séminaire du 2ème étage (à confirmer) - Aix-Marseille Université - Site St Charles
    3, place Victor Hugo - case 39
    13331 MARSEILLE Cedex 03

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19 mars 2018: 1 événement

Manifestation scientifique