Theses Year : 2024

Theoretical performance analysis applied to non-convex and fair algorithms using Random Matrix Theory

Analyse de performance théorique d'algorithmes non-convexe et juste avec la théorie des matrices aléatoires

Abstract

In this thesis, we study theoretically the performance of well-known Machine Learning algorithms (t-SNE and LS-SVM). For the first algorithm, we study an asymptotic characterization of the critical points of the optimization problem of the cousin of t-SNE, Symmetric SNE, in a large-dimensional setting. For the second algorithm, we study theoretically the behavior of LS-SVM when adding fairness constraints aiming at making the algorithm more fair.

J'ai travaillé sur l'analyse de performance théorique d'algorithmes de machine learning bien établies dans la communauté (t-SNE et LS-SVM). Dans le premier cas nous nous intéressons à une caractérisation asymptotique des points critiques du problème d'optimisation de t-SNE (ou plutôt sous cousin Symmetric SNE) dans le cadre de statitistique en grande dimension, et dans le deuxième cas, nous nous intéressons théoriquement au comportement du LS-SVM en ajoutant des contraintes d'équité (de fairness en anglais) visant à rendre l'algorithme plus juste.

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tel-04874411 , version 1 (22-05-2025)

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  • HAL Id : tel-04874411 , version 1

Cite

Charles Sejourne. Theoretical performance analysis applied to non-convex and fair algorithms using Random Matrix Theory. Computer Science [cs]. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2024. English. ⟨NNT : 2024GRALT119⟩. ⟨tel-04874411⟩
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