Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LITIS
Durée : 5/6 mois
Contact : Sebastien.Adam@univ-rouen.fr
Date limite de publication : 2024-05-05

Contexte :
Les réseaux de neurones sur graphe (GNN) sont un champs d’étude en plein essor ces dernières années. Les Message Passing Neural Network (MPNN) tels que Graph Convolutional Network (GCN) et Graph Isomorphism Network (GIN) sont les plus utilisés des GNNs du fait de leur complexité linéaire. Cependant, il a été démontré que l’expressivité de ces modèles était limitée. En effet, en terme de séparabilité, ils sont moins expressifs que le test de Wesfeiler-Lemahn et en terme de comptage de sous-structures, il ne peuvent pas compter les triangles dans un graphe

Sujet :
Durant ce stage, vous explorerez une nouvelle approche, décrite dans cite{piquenot2023iclr}, basée sur les Context Free Grammar (CFG). Les CFG sont composées de règles que l’on peut sélectionner pour construire des couches de GNN. Un exemple de couche de GNN produite à partir d’une grammaire basée sur la séparabilité est visible sur la Figure ref{fig:gram}. Ce stage s’inscrit dans une démarche de recherche de performance d’un GNN. Nous chercherons dans un premier temps à développer un code permettant de produire une couche de GNN à partir de règles dans une CFG que l’on pourra choisir. Ce code permettra à l’utilisateur de tester pour une tâche donnée la pertinence des règles de la CFG. Dans un second temps, le stagiaire pourra mesurer les performances de GNNs produits à partir de différents ensembles de règles sur des datasets usuels de la littérature.

Profil du candidat :
Etudiant en dernière année de Master ou d’école d’ingénieur, en mathématiques appliquées, science des données ou intelligence artificielle.

Formation et compétences requises :
Bonnes connaissances du Machine Learning
Bonnes compétences en Python et Pytorch

Adresse d’emploi :
Laboratoire LITIS, UFR Sciences et Techniques, Avenue de l’Université, 76800 Saint Etienne du Rouvray

Document attaché : 202401191526_stage_M2_G2N2.pdf