Wonderfull Tensor Factorization (wonterfact) : un outil générique pour imaginer n'importe quel modèle de factorisation
Par B. Fuentes

B. Fuentes présente au séminaire ADASP son outil générique de factorisation de tenseurs.

Résumé

Afin d’aider les chercheurs qui souhaiteraient tester rapidement des modèles sophistiqués de factorisation de tenseurs, quel que soit leur domaine d’application, nous avons imaginé un outil générique, implémenté sous forme de paquet Python : wonterfact. Cet outil permet à l’utilisateur d’instancier un modèle quelconque de factorisation sans avoir à calculer les règles de mise à jour pour chacun des tenseurs facteurs puisque celles-ci sont automatiquement dérivées. Par ailleurs, l’utilisateur peut décider de la nature réelle ou non-négative de chacun des facteurs, permettant ainsi d’imaginer des modèles dit semi non-négatifs. Cet outil repose sur des bases probabilistes solides, laissant la possibilité d’utiliser d’une part des techniques d’inférence bayesiennes pour l’estimation des facteurs, et d’autre part d’apprendre automatiquement de leur distribution a priori, ouvrant la voie à l’apprentissage non-supervisé. Wonterfact devrait être distribué en licence libre dans les semaines ou mois à venir.