Hội nghị toán học quốc tế “Hệ động lực và hình học nửa đại số: Tương tác với Tối ưu hóa và Học sâu”

(LĐ online) - Sáng 17/7, tại Đà Lạt, Hội nghị toán học quốc tế “Hệ động lực và hình học nửa đại số: Tương tác với Tối ưu hóa và Học sâu” được khai mạc do Hội đồng Nghiên cứu Na Uy, Quỹ đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF) và Trường Đại học Đà Lạt tài trợ.

Các đại biểu tham gia hội nghị chụp hình lưu niệm

Hội nghị bắt đầu từ ý tưởng khởi xướng của GS Trương Trung Tuyến đến từ Đại học Oslo, Na Uy và Trường Đại học Đà Lạt đăng cai tổ chức, thu hút hơn đông đảo nhà toán học, chuyên gia các lĩnh vực liên quan và các sinh viên đến từ 14 quốc gia như Đức, Thụy Sĩ, Úc, Áo, Na Uy, Hoa Kỳ, Nhật Bản, Việt Nam, Trung Quốc, Singapore, Hàn Quốc, Canada, Anh…, trong đó quốc gia Việt Nam là các trường đại học, viện nghiên cứu trên toàn quốc. Ban tổ chức cho biết, có 30 báo cáo khoa học của các nhà nghiên cứu cao cấp và cơ sở tham luận bằng hình thức trực tiếp và trực tuyến trong 5 ngày, từ 17 - 21/7.

Các ứng dụng của Deep Learning ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày. Lực lượng chính của nó là Mạng thần kinh sâu (lấy cảm hứng từ mạng thần kinh sinh học), về cơ bản là một họ hàm được tham số hóa có dạng đặc biệt cho phép tính toán hiệu quả. Để tìm các tham số tốt nhất, người ta phải chạy một phương pháp tối ưu hóa lặp lại cho hàm mất mát đã chọn phù hợp với mục đích đã cho. Hệ thống động giúp ích ở chỗ nó nghiên cứu các lần lặp lại của một bản đồ bản thân. Hình học nửa đại số cũng hữu ích ở chỗ các hàm (như sigmoid, ReLU, nhóm tối đa, hàm chi phí...) mà người ta thấy trong Mạng thần kinh sâu thường được sử dụng là nửa đại số. Một tính năng quan trọng của Mạng nơ-ron sâu thực tế là tính năng của các quy trình ngẫu nhiên, cần được xử lý cẩn thận, ví dụ: khi một người sử dụng lô nhỏ. Trong các lĩnh vực khác, ví dụ: Robotics, hầu hết những gì được thảo luận ở trên cũng được áp dụng.

Hội nghị bao gồm cả chuỗi bài giảng cung cấp cái nhìn tổng quan về các lĩnh vực nghiên cứu và các buổi nói chuyện nghiên cứu tập trung vào các chủ đề trọng tâm hơn. Nó là sự pha trộn giữa phương tiện vật lý và kỹ thuật số.