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Relevant bibliographies by topics / Modèle latent / Dissertations / Theses

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Dissertations / Theses on the topic 'Modèle latent'

Author: Grafiati

Published: 1 February 2025

Last updated: 31 July 2025

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1

Brault, Vincent. "Estimation et sélection de modèle pour le modèle des blocs latents." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112238/document.

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Abstract:

Le but de la classification est de partager des ensembles de données en sous-ensembles les plus homogènes possibles, c'est-à-dire que les membres d'une classe doivent plus se ressembler entre eux qu'aux membres des autres classes. Le problème se complique lorsque le statisticien souhaite définir des groupes à la fois sur les individus et sur les variables. Le modèle des blocs latents définit une loi pour chaque croisement de classe d'objets et de classe de variables, et les observations sont supposées indépendantes conditionnellement au choix de ces classes. Toutefois, il est impossible de fac

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De, santiago Kylliann. "From stratification to prediction : multimodal machine learning with latent block models and mixtures of experts." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASM001.

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Abstract:

Cette thèse explore l'application de méthodes d'apprentissage automatique multimodales pour l'analyse de données médicales, en mettant l'accent sur la stratification des patients et la prédiction de la récupération auditive après un traumatisme sonore aigu. L'étude repose sur des données hétérogènes (audiologiques, génomiques et protéomiques) collectées à différents moments après le traumatisme. L'objectif principal est d'extraire des caractéristiques pertinentes en combinant ces données multimodales, afin de permettre une analyse plus précise du comportement individuel des patients et des ten

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3

Mura, Thibault. "Prévention des démences : analyse du déclin cognitif à l’aide d’un modèle longitudinal non linéaire à variable latente." Thesis, Montpellier 1, 2012. http://www.theses.fr/2012MON1T018/document.

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Abstract:

Ce travail doctoral a pour premier objectif de replacer les démences dans leur contexte de santé publique en estimant des projections de nombre de cas de démences en France et en Europe jusqu'en 2050. La sensibilité de ces projections aux changements d'hypothèses sur les valeurs d'incidence ou de mortalité des sujets déments, sur le scenario démographique utilisé, et sur la mise en place d'une intervention de prévention, a également été évaluée. Dans ce contexte de forte augmentation du nombre de cas à venir, la prévention des démences, qu'elle soit primaire ou secondaire, sera amenée à tenir

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Samuth, Benjamin. "Ηybrid mοdels cοmbining deep neural representatiοns and nοn-parametric patch-based methοds fοr phοtοrealistic image generatiοn". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMC249.

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Abstract:

Le domaine de la génération d'images a récemment connu de fortesavancées grâce aux rapides évolutions des modèles neuronaux profonds.Leur succès ayant atteint une portée au-delà de la sphèrescientifique, de multiples inquiétudes et questionnements se sontlégitimement soulevées quant à leur fonctionnement et notammentl'usage de leurs données d'entraînement. En effet, ces modèles sont sivolumineux en paramètres et coûteux en énergie qu'il en devientdifficile d'offrir des garanties et des explications concrètes. Àl'inverse, des modèles légers et explicables seraient souhaitablespour répondre à ce

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Dantan, Etienne. "Modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes appliqués à l'étude du vieillissement cognitif." Thesis, Bordeaux 2, 2009. http://www.theses.fr/2009BOR21658/document.

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Abstract:

Dans l'étude du vieillissement cérébral, le suivi des personnes âgées est soumis à une forte sélection avec un risque de décès associé à de faibles performances cognitives. La modélisation de l'histoire naturelle du vieillissement cognitif est complexe du fait de données longitudinales et données de survie incomplètes. Par ailleurs, un déclin accru des performances cognitives est souvent observé avant le diagnostic de démence sénile, mais le début de cette accélération n'est pas facile à identifier. Les profils d'évolution peuvent être variés et associés à des risques différents de survenue d'

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6

Robert, Valérie. "Classification croisée pour l'analyse de bases de données de grandes dimensions de pharmacovigilance." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS111/document.

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Abstract:

Cette thèse regroupe des contributions méthodologiques à l'analyse statistique des bases de données de pharmacovigilance. Les difficultés de modélisation de ces données résident dans le fait qu'elles produisent des matrices souvent creuses et de grandes dimensions. La première partie des travaux de cette thèse porte sur la classification croisée du tableau de contingence de pharmacovigilance à l’aide du modèle des blocs latents de Poisson normalisé. L'objectif de la classification est d'une part de fournir aux pharmacologues des zones intéressantes plus réduites à explorer de manière plus préc

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7

Georgescu, Vera. "Classification de données multivariées multitypes basée sur des modèles de mélange : application à l'étude d'assemblages d'espèces en écologie." Phd thesis, Université d'Avignon, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00624382.

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Abstract:

En écologie des populations, les distributions spatiales d'espèces sont étudiées afin d'inférer l'existence de processus sous-jacents, tels que les interactions intra- et interspécifiques et les réponses des espèces à l'hétérogénéité de l'environnement. Nous proposons d'analyser les données spatiales multi-spécifiques sous l'angle des assemblages d'espèces, que nous considérons en termes d'abondances absolues et non de diversité des espèces. Les assemblages d'espèces sont une des signatures des interactions spatiales locales des espèces entre elles et avec leur environnement. L'étude des assem

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8

Batardière, Bastien. "Machine learning for multivariate analysis of high-dimensional count data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM047.

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Abstract:

Cette thèse traite de la modélisation et de l’analyse de données de comptage de haute dimension dans le cadre des modèles à variables latentes, ainsi que de l’optimisation de tels modèles. Les modèles à variables latentes ont démontré leur efficacité dans la modélisation de structures de dépendance complexes pour les données de comptage, avec le modèle Poisson Log-Normal (PLN) comme exemple principal. Cependant, le modèle PLN ne répond pas aux caractéristiques des jeux de données de comptage réels, principalement en raison de son incapacité à produire un grand nombre de zéros. Nous proposons u

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9

Arzamendia, Lopez Juan Pablo. "Métholodogie de conception des matériaux architecturés pour le stockage latent dans le domaine du bâtiment." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0060/document.

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Abstract:

L'utilisation de systèmes de stockage par chaleur latente constitue une solution permettant l'effacement du chauffage d'un bâtiment résidentiel pendant les périodes de forte demande. Une telle stratégie peut avoir pour objectif le lissage des pics d'appel en puissance du réseau électrique. Cependant, la faible conductivité des matériaux à changement de phase (MCP) qui constituent ces systèmes et le besoin d'une puissance de décharge importante imposent l'utilisation de matériaux dits "architecturés" afin d'optimiser la conductivité équivalente des matériaux stockeurs. Nos travaux s'intéressent

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Diallo, Alhassane. "Recherche de sous-groupes évolutifs et leur impact sur la survie : application à des patients atteints d'ataxie spinocérébelleuse (SCA) Body Mass Index Decline Is Related to Spinocerebellar Ataxia Disease Progression Survival in patients with spinocerebellar ataxia types 1, 2, 3, and 6 (EUROSCA): a longitudinal cohort study." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS447.

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Abstract:

Dans les études de cohorte, le plus souvent les modèles utilisés supposent que la population d’étude suit un profil moyen d’évolution. Cependant dans de nombreux cas, comme pour les ataxies spinocérébelleuses (SCA), il n’est pas rare qu’une hétérogénéité soit suspectée. Cette hétérogénéité pourrait aussi être influencée par d’autres évènements intercurrents : évolution conjointe d’un second phénotype ou survenue d’un évènement tel la sortie d’étude ou le décès. Dans la première partie de cette thèse, nous avons analysé l’évolution de l’IMC des patients SCA et identifié des profils d’évolution

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Corneli, Marco. "Dynamic stochastic block models, clustering and segmentation in dynamic graphs." Thesis, Paris 1, 2017. http://www.theses.fr/2017PA01E012/document.

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Abstract:

Cette thèse porte sur l’analyse de graphes dynamiques, définis en temps discret ou continu. Nous introduisons une nouvelle extension dynamique du modèle a blocs stochastiques (SBM), appelée dSBM, qui utilise des processus de Poisson non homogènes pour modéliser les interactions parmi les paires de nœuds d’un graphe dynamique. Les fonctions d’intensité des processus ne dépendent que des classes des nœuds comme dans SBM. De plus, ces fonctions d’intensité ont des propriétés de régularité sur des intervalles temporels qui sont à estimer, et à l’intérieur desquels les processus de Poisson redevien

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Boucquemont, Julie. "Modèles statistiques pour l'étude de la progression de la maladie rénale chronique." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0411/document.

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Abstract:

Cette thèse avait pour but d'illustrer l'intérêt de méthodes statistiques avancées lorsqu'on s'in téresse aux associations entre différents facteurs et la progression de la maladie rénale chronique (MRC). Dans un premier temps, une revue de la littérature a été effectuée alin d'identifier les méthodes classiquement utilisées pour étudier les facteurs de progression de la MRC ; leurs limites et des méthodes permettant de mieux prendre en compte ces limites ont été discutées. Notre second travail s'est concentré sur les analyses de données de survie et la prise en compte de la censure par inter

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Xiong, Hao. "Diversified Latent Variable Models." Thesis, The University of Sydney, 2018. http://hdl.handle.net/2123/18512.

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Abstract:

Latent variable model is a common probabilistic framework which aims to estimate the hidden states of observations. More specifically, the hidden states can be the position of a robot, the low dimensional representation of an observation. Meanwhile, various latent variable models have been explored, such as hidden Markov models (HMM), Gaussian mixture model (GMM), Bayesian Gaussian process latent variable model (BGPLVM), etc. Moreover, these latent variable models have been successfully applied to a wide range of fields, such as robotic navigation, image and video compression, natural language

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Podosinnikova, Anastasia. "Sur la méthode des moments pour l'estimation des modèles à variables latentes." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLEE050/document.

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Abstract:

Les modèles linéaires latents sont des modèles statistique puissants pour extraire la structure latente utile à partir de données non structurées par ailleurs. Ces modèles sont utiles dans de nombreuses applications telles que le traitement automatique du langage naturel et la vision artificielle. Pourtant, l'estimation et l'inférence sont souvent impossibles en temps polynomial pour de nombreux modèles linéaires latents et on doit utiliser des méthodes approximatives pour lesquelles il est difficile de récupérer les paramètres. Plusieurs approches, introduites récemment, utilisent la méthode

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Creagh-Osborne, Jane. "Latent variable generalized linear models." Thesis, University of Plymouth, 1998. http://hdl.handle.net/10026.1/1885.

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Abstract:

Generalized Linear Models (GLMs) (McCullagh and Nelder, 1989) provide a unified framework for fixed effect models where response data arise from exponential family distributions. Much recent research has attempted to extend the framework to include random effects in the linear predictors. Different methodologies have been employed to solve different motivating problems, for example Generalized Linear Mixed Models (Clayton, 1994) and Multilevel Models (Goldstein, 1995). A thorough review and classification of this and related material is presented. In Item Response Theory (IRT) subjects are tes

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Dallaire, Patrick. "Bayesian nonparametric latent variable models." Doctoral thesis, Université Laval, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26848.

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Abstract:

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’exp

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Wegelin, Jacob A. "Latent models for cross-covariance /." Thesis, Connect to this title online; UW restricted, 2001. http://hdl.handle.net/1773/8982.

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Mena-Chavez, Ramses H. "Stationary models using latent structures." Thesis, University of Bath, 2003. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.425643.

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Amoualian, Hesam. "Modélisation et apprentissage de dépendances á l’aide de copules dans les modéles probabilistes latents." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM078/document.

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Abstract:

Ce travail de thése a pour objectif de s’intéresser à une classe de modèles hiérarchiques bayesiens, appelés topic models, servant à modéliser de grands corpus de documents et ceci en particulier dans le cas où ces documents arrivent séquentiellement. Pour cela, nous introduisons au Chapitre 3, trois nouveaux modèles prenant en compte les dépendances entre les thèmes relatifs à chaque document pour deux documents successifs. Le premier modèle s’avère être une généralisation directe du modèle LDA (Latent Dirichlet Allocation). On utilise une loi de Dirichlet pour prendre en compte l’influence s

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Dupuy, Christophe. "Inference and applications for topic models." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE055/document.

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Abstract:

La plupart des systèmes de recommandation actuels se base sur des évaluations sous forme de notes (i.e., chiffre entre 0 et 5) pour conseiller un contenu (film, restaurant...) à un utilisateur. Ce dernier a souvent la possibilité de commenter ce contenu sous forme de texte en plus de l'évaluer. Il est difficile d'extraire de l'information d'un texte brut tandis qu'une simple note contient peu d'information sur le contenu et l'utilisateur. Dans cette thèse, nous tentons de suggérer à l'utilisateur un texte lisible personnalisé pour l'aider à se faire rapidement une opinion à propos d'un contenu

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Sagara, Issaka. "Méthodes d'analyse statistique pour données répétées dans les essais cliniques : intérêts et applications au paludisme." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM5081/document.

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Abstract:

De nombreuses études cliniques ou interventions de lutte ont été faites ou sont en cours en Afrique pour la lutte contre le fléau du paludisme. En zone d'endémie, le paludisme est une maladie récurrente. La revue de littérature indique une application limitée des outils statistiques appropriés existants pour l'analyse des données récurrentes de paludisme. Nous avons mis en oeuvre des méthodes statistiques appropriées pour l'analyse des données répétées d'essais thérapeutiques de paludisme. Nous avons également étudié les mesures répétées d'hémoglobine lors du suivi de traitements antipaludique

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Christmas, Jacqueline. "Robust spatio-temporal latent variable models." Thesis, University of Exeter, 2011. http://hdl.handle.net/10036/3051.

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Abstract:

Principal Component Analysis (PCA) and Canonical Correlation Analysis (CCA) are widely-used mathematical models for decomposing multivariate data. They capture spatial relationships between variables, but ignore any temporal relationships that might exist between observations. Probabilistic PCA (PPCA) and Probabilistic CCA (ProbCCA) are versions of these two models that explain the statistical properties of the observed variables as linear mixtures of an alternative, hypothetical set of hidden, or latent, variables and explicitly model noise. Both the noise and the latent variables are assumed

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Chen, George H. "Latent source models for nonparametric inference." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1721.1/99774.

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Abstract:

Thesis: Ph. D., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2015.<br>This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.<br>Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.<br>Includes bibliographical references (pages 95-101).<br>Nearest-neighbor inference methods have been widely and successfully used in numerous applications such as forecasting which news topics will go viral, recommending products to people in online stores, and delinea

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Wanigasekara, Prashan. "Latent state space models for prediction." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1721.1/106269.

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Abstract:

Thesis: S.M. in Engineering and Management, Massachusetts Institute of Technology, School of Engineering, System Design and Management Program, Engineering and Management Program, 2016.<br>Cataloged from PDF version of thesis.<br>Includes bibliographical references (pages 95-98).<br>In this thesis, I explore a novel algorithm to model the joint behavior of multiple correlated signals. Our chosen example is the ECG (Electrocardiogram) and ABP (Arterial Blood Pressure) signals from patients in the ICU (Intensive Care Unit). I then use the generated models to predict blood pressure levels of ICU

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Paquet, Ulrich. "Bayesian inference for latent variable models." Thesis, University of Cambridge, 2007. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.613111.

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O'Sullivan, Aidan Michael. "Bayesian latent variable models with applications." Thesis, Imperial College London, 2013. http://hdl.handle.net/10044/1/19191.

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Abstract:

The massive increases in computational power that have occurred over the last two decades have contributed to the increasing prevalence of Bayesian reasoning in statistics. The often intractable integrals required as part of the Bayesian approach to inference can be approximated or estimated using intensive sampling or optimisation routines. This has extended the realm of applications beyond simple models for which fully analytic solutions are possible. Latent variable models are ideally suited to this approach as it provides a principled method for resolving one of the more difficult issues a

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Zhang, Cheng. "Structured Representation Using Latent Variable Models." Doctoral thesis, KTH, Datorseende och robotik, CVAP, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-191455.

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Abstract:

Over the past two centuries the industrial revolution automated a great part of work that involved human muscles. Recently, since the beginning of the 21st century, the focus has shifted towards automating work that is involving our brain to further improve our lives. This is accomplished by establishing human-level intelligence through machines, which lead to the growth of the field of artificial intelligence. Machine learning is a core component of artificial intelligence. While artificial intelligence focuses on constructing an entire intelligence system, machine learning focuses on the lea

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Surian, Didi. "Novel Applications Using Latent Variable Models." Thesis, The University of Sydney, 2015. http://hdl.handle.net/2123/14014.

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Abstract:

Latent variable models have achieved a great success in many research communities, including machine learning, information retrieval, data mining, natural language processing, etc. Latent variable models use an assumption that the data, which is observable, has an affinity to some hidden/latent variables. In this thesis, we present a suite of novel applications using latent variable models. In particular, we (i) extend topic models using directional distributions, (ii) propose novel solutions using latent variable models to detect outliers (anomalies) and (iii) to answer cross-modal retrieval

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Parsons, S. "Approximation methods for latent variable models." Thesis, University College London (University of London), 2016. http://discovery.ucl.ac.uk/1513250/.

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Abstract:

Modern statistical models are often intractable, and approximation methods can be required to perform inference on them. Many different methods can be employed in most contexts, but not all are fully understood. The current thesis is an investigation into the use of various approximation methods for performing inference on latent variable models. Composite likelihoods are used as surrogates for the likelihood function of state space models (SSM). In chapter 3, variational approximations to their evaluation are investigated, and the interaction of biases as composite structure changes is observ

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Oldmeadow, Christopher. "Latent variable models in statistical genetics." Thesis, Queensland University of Technology, 2009. https://eprints.qut.edu.au/31995/1/Christopher_Oldmeadow_Thesis.pdf.

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Abstract:

Understanding the complexities that are involved in the genetics of multifactorial diseases is still a monumental task. In addition to environmental factors that can influence the risk of disease, there is also a number of other complicating factors. Genetic variants associated with age of disease onset may be different from those variants associated with overall risk of disease, and variants may be located in positions that are not consistent with the traditional protein coding genetic paradigm. Latent Variable Models are well suited for the analysis of genetic data. A latent variable is one

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Laclau, Charlotte. "Hard and fuzzy block clustering algorithms for high dimensional data." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB014.

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Abstract:

Notre capacité grandissante à collecter et stocker des données a fait de l'apprentissage non supervisé un outil indispensable qui permet la découverte de structures et de modèles sous-jacents aux données, sans avoir à \étiqueter les individus manuellement. Parmi les différentes approches proposées pour aborder ce type de problème, le clustering est très certainement le plus répandu. Le clustering suppose que chaque groupe, également appelé cluster, est distribué autour d'un centre défini en fonction des valeurs qu'il prend pour l'ensemble des variables. Cependant, dans certaines applications d

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Martino, Sara. "Approximate Bayesian Inference for Latent Gaussian Models." Doctoral thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Mathematical Sciences, 2007. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-1949.

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Abstract:

<p>This thesis consists of five papers, presented in chronological order. Their content is summarised in this section.</p><p>Paper I introduces the approximation tool for latent GMRF models and discusses, in particular, the approximation for the posterior of the hyperparameters θ in equation (1). It is shown that this approximation is indeed very accurate, as even long MCMC runs cannot detect any error in it. A Gaussian approximation to the density of χ<sub>i</sub>|<b>θ</b>, <b>y</b> is also discussed. This appears to give reasonable results and it is very fast to compute. However, slight erro

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Dominicus, Annica. "Latent variable models for longitudinal twin data." Doctoral thesis, Stockholm : Mathematical statistics, Dept. of mathematics, Stockholm university, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:su:diva-848.

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Saba, Laura M. "Latent pattern mixture models for binary outcomes /." Connect to full text via ProQuest. Limited to UCD Anschutz Medical Campus, 2007.

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Abstract:

Thesis (Ph.D. in Biostatistics) -- University of Colorado Denver, 2007.<br>Typescript. Includes bibliographical references (leaves 70-71). Free to UCD affiliates. Online version available via ProQuest Digital Dissertations;

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Jung, Sunho. "Regularized structural equation models with latent variables." Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=66858.

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Abstract:

In structural equation models with latent variables, maximum likelihood (ML) estimation is currently the most prevailing estimation method. However, the ML method fails to provide accurate solutions in a number of situations including those involving small sample sizes, nonnormality, and model misspecification. To over come these difficulties, regularized extensions of two-stage least squares estimation are proposed that incorporate a ridge type of regularization in the estimation of parameters. Two simulation studies and two empirical applications demonstrate that the propos

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Moustaki, Irini. "Latent variable models for mixed manifest variables." Thesis, London School of Economics and Political Science (University of London), 1996. http://etheses.lse.ac.uk/78/.

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Abstract:

Latent variable models are widely used in social sciences in which interest is centred on entities such as attitudes, beliefs or abilities for which there e)dst no direct measuring instruments. Latent modelling tries to extract these entities, here described as latent (unobserved) variables, from measurements on related manifest (observed) variables. Methodology already exists for fitting a latent variable model to manifest data that is either categorical (latent trait and latent class analysis) or continuous (factor analysis and latent profile analysis). In this thesis a latent trait and a la

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White, S. A. "Latent structure models for repeated measurements experiments." Thesis, University of Nottingham, 1986. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.376163.

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Burridge, C. Y. "Latent variable models for genotype-environment interaction." Thesis, University of Reading, 1988. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.383469.

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Challis, E. A. L. "Variational approximate inference in latent linear models." Thesis, University College London (University of London), 2013. http://discovery.ucl.ac.uk/1414228/.

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Abstract:

Latent linear models are core to much of machine learning and statistics. Specific examples of this model class include Bayesian generalised linear models, Gaussian process regression models and unsupervised latent linear models such as factor analysis and principal components analysis. In general, exact inference in this model class is computationally and analytically intractable. Approximations are thus required. In this thesis we consider deterministic approximate inference methods based on minimising the Kullback-Leibler (KL) divergence between a given target density and an approximating `

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Albanese, Maria Teresinha. "Latent variable models for binary response data." Thesis, London School of Economics and Political Science (University of London), 1990. http://etheses.lse.ac.uk/1220/.

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Abstract:

Most of the results in this thesis are obtained for the logit/probit model for binary response data given by Bartholomew (1980), which is sometimes called the two-parameter logistic model. In most the cases the results also hold for other common binary response models. By profiling and an approximation, we investigate the behaviour of the likelihood function, to see if it is suitable for ML estimation. Particular attention is given to the shape of the likelihood around the maximum point in order to see whether the information matrix will give a good guide to the variability of the estimates. T

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Basbug, Mehmet Emin. "Integrating Exponential Dispersion Models to Latent Structures." Thesis, Princeton University, 2017. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10254057.

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Abstract:

<p> Latent variable models have two basic components: a latent structure encoding a hypothesized complex pattern and an observation model capturing the data distribution. With the advancements in machine learning and increasing availability of resources, we are able to perform inference in deeper and more sophisticated latent variable models. In most cases, these models are designed with a particular application in mind; hence, they tend to have restrictive observation models. The challenge, surfaced with the increasing diversity of data sets, is to generalize these latent models to work with

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Wenzel, Florian. "Scalable Inference in Latent Gaussian Process Models." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2020. http://dx.doi.org/10.18452/20926.

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Abstract:

Latente Gauß-Prozess-Modelle (latent Gaussian process models) werden von Wissenschaftlern benutzt, um verborgenen Muster in Daten zu er- kennen, Expertenwissen in probabilistische Modelle einfließen zu lassen und um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Diese Modelle wurden erfolgreich in vielen Gebieten wie Robotik, Geologie, Genetik und Medizin angewendet. Gauß-Prozesse definieren Verteilungen über Funktionen und können als flexible Bausteine verwendet werden, um aussagekräftige probabilistische Modelle zu entwickeln. Dabei ist die größte Herausforderung, eine geeignete Inferenzmethode zu

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Chen, Tao. "Search-based learning of latent tree models /." View abstract or full-text, 2009. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?CSED%202009%20CHEN.

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Fusi, Nicolo. "Probabilistic latent variable models in statistical genomics." Thesis, University of Sheffield, 2015. http://etheses.whiterose.ac.uk/8326/.

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Abstract:

In this thesis, we propose different probabilistic latent variable mod- els to identify and capture the hidden structure present in commonly studied genomics datasets. We start by investigating how to cor- rect for unwanted correlations due to hidden confounding factors in gene expression data. This is particularly important in expression quantitative trait loci (eQTL) studies, where the goal is to identify associations between genetic variants and gene expression levels. We start with a na¨ ıve approach, which estimates the latent factors from the gene expression data alone, ignoring the gene

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Ridall, Peter Gareth. "Bayesian Latent Variable Models for Biostatistical Applications." Thesis, Queensland University of Technology, 2004. https://eprints.qut.edu.au/16164/1/Peter_Ridall_Thesis.pdf.

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Abstract:

In this thesis we develop several kinds of latent variable models in order to address three types of bio-statistical problem. The three problems are the treatment effect of carcinogens on tumour development, spatial interactions between plant species and motor unit number estimation (MUNE). The three types of data looked at are: highly heterogeneous longitudinal count data, quadrat counts of species on a rectangular lattice and lastly, electrophysiological data consisting of measurements of compound muscle action potential (CMAP) area and amplitude. Chapter 1 sets out the structure and th

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Ridall, Peter Gareth. "Bayesian Latent Variable Models for Biostatistical Applications." Queensland University of Technology, 2004. http://eprints.qut.edu.au/16164/.

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Abstract:

In this thesis we develop several kinds of latent variable models in order to address three types of bio-statistical problem. The three problems are the treatment effect of carcinogens on tumour development, spatial interactions between plant species and motor unit number estimation (MUNE). The three types of data looked at are: highly heterogeneous longitudinal count data, quadrat counts of species on a rectangular lattice and lastly, electrophysiological data consisting of measurements of compound muscle action potential (CMAP) area and amplitude. Chapter 1 sets out the structure and th

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Pegoraro, Fulvio <1974&gt. "Discrete time pricing: models with latent variables." Doctoral thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2004. http://hdl.handle.net/10579/197.

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Abstract:

L'obbiettivo della presente Tesi é di considerare la specificazione di modelli di pricing in tempo discreto (in generale, incompleti) con variabili latenti, al fine di sfruttare i vantaggi derivanti da tale contesto a tempo discreto e al fine di fornire una descrizione completa degli aspetti storici e neutrali al rischio dei prezzi dei titoli. Negli ultimi anni osserviamo un importante sviluppo di modelli di pricing in tempo discreto, dove la modellizzazione secondo il principio dello Stochastic Discount Factor (SDF) e la caratterizzazione della distribuzione condizionale delle variabili di

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Gao, Sheng. "Latent factor models for link prediction problems." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066056.

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Abstract:

Avec la croissance d'Internet et celle des médias sociaux, les données relationnelles, qui décrivent un ensemble d'objets liés entre eux par différents relations, sont devenues courantes. En conséquence, une grande variété d'applications, telles que les systèmes de recommandation, l'analyse de réseaux sociaux, la fouille de données Web ou la bioinformatique, ont motivé l'étude de techniques d'apprentissage relationnel. Parmi le large éventail de ces techniques, nous traitons dans cette thèse le problème de prédiction de liens. Le problème de la prédiction de liens est une tache fondamentale de

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Pasquiou, Alexandre. "Deciphering the neural bases of language comprehension using latent linguistic representations." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG041.

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Abstract:

Au cours des dernières décennies, les modèles de langage (MLs) ont atteint des performances équivalentes à celles de l'homme sur plusieurs tâches. Ces modèles peuvent générer des représentations vectorielles qui capturent diverses propriétés linguistiques des mots d'un texte, telles que la sémantique ou la syntaxe. Les neuroscientifiques ont donc mis à profit ces progrès et ont commencé à utiliser ces modèles pour explorer les bases neurales de la compréhension du langage. Plus précisément, les représentations des ML calculées à partir d'une histoire sont utilisées pour modéliser les données c

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Cuesta, Ramirez Jhouben Janyk. "Optimization of a computationally expensive simulator with quantitative and qualitative inputs." Thesis, Lyon, 2022. http://www.theses.fr/2022LYSEM010.

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Abstract:

Dans cette thèse, les problèmes mixtes couteux sont abordés par le biais de processus gaussiens où les variables discrètes sont relaxées en variables latentes continues. L'espace continu est plus facilement exploité par les techniques classiques d'optimisation bayésienne que ne le serait un espace mixte. Les variables discrètes sont récupérées soit après l'optimisation continue, soit simultanément avec une contrainte supplémentaire de compatibilité continue-discrète qui est traitée avec des lagrangiens augmentés. Plusieurs implémentations possibles de ces optimiseurs mixtes bayésiens sont comp

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