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Learning on the symmetric group

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Auteurs : Vert, Jean-Philippe (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : Many data can be represented as rankings or permutations, raising the question of developing machine learning models on the symmetric group. When the number of items in the permutations gets large, manipulating permutations can quickly become computationally intractable. I will discuss two computationally efficient embeddings of the symmetric groups in Euclidean spaces leading to fast machine learning algorithms, and illustrate their relevance on biological applications and image classification.

Codes MSC :
62H30 - Classification and discrimination; cluster analysis
62P10 - Applications of statistics to biology and medical sciences
68T05 - Learning and adaptive systems

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de publication : 20/07/17
    Date de captation : 13/07/17
    Sous collection : Research talks
    arXiv category : Machine Learning ; Group Theory
    Domaine : Mathematics in Science & Technology ; Computer Science ; Probability & Statistics
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 00:36:10
    Audience : Researchers
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2017-07-13_Vert.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : Mathematical methods of modern statistics / Méthodes mathématiques en statistiques modernes
Organisateurs de la rencontre : Graczyk, Piotr ; Panloup, Fabien ; Proïa, Frédéric ; Roquain, Etienne ; Wesolowski, Jacek
Dates : 10/07/17 - 14/07/17
Année de la rencontre : 2017
URL Congrès : http://conferences.cirm-math.fr/1487.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19194703
Citer cette vidéo: Vert, Jean-Philippe (2017). Learning on the symmetric group. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19194703
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19194703

Voir aussi

Bibliographie



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