
- Bội và các vấn đề liên quan
- Nâng cao hiệu quả hoạt động của Tập đoàn Tổng Công ty thông qua áp dụng các hệ thống quản lý công cụ cải tiến năng suất chất lượng
- Nâng cao hiệu suất quang xúc tác của vật liệu nano TiO2 bằng cách tổ hợp chúng với một số vật liệu có cấu trúc 2D
- Phân tích panel dấu chuẩn methyl hóa SHOX2 và LINE-1 trong máu ngoại vi của bệnh nhân ung thư phổi
- Nghiên cứu nâng cao hiệu suất năng lượng của quá trình cắt gọt thông qua tối ưu hóa
- Đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến điều kiện tự nhiên môi trường kinh tế - xã hội ở tỉnh Quảng Bình và đề xuất các giải pháp giảm thiểu
- Nghiên cứu thiết kế chế tạo và đưa vào vận hành hệ thống thải tro xỉ đồng bộ cho nhà máy nhiệt điện đốt than phụ có công suất tổ máy đến khoảng 600 MW
- Từ thư tịch Nôm Công giáo thế kỉ XVII khảo về vai trò của J Maiorica trong sự phát triển của văn hóa Việt Nam
- Nghiên cứu cấu trúc hạt nhân và phản ứng hạt nhân trên các thiết bị lớn của trung tâm nghiên cứu hạt nhân tiên tiến trên thế giới
- Nghiên cứu chức năng gen quy định phát triển bộ rễ lúa phục vụ chọn tạo giống lúa chịu hạn bằng công nghệ gen



- Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ
102.01-2020.03
2023-53-1046/NS-KQNC
Xấp xỉ tín hiệu với số chiều rất lớn có đầu vào ngẫu nhiên và mạng neuron sâu
Viện Công nghệ Thông tin
Đại học Quốc gia Hà Nội
Quốc gia
GS. TS. Đinh Dũng
TS. Mai Xuân Thảo, TS. Vũ Công Bằng, TS. Nguyễn Văn Kiên, ThS. Nguyễn Mạnh Cường, ThS. Bùi Khắc Thiện
Toán học ứng dụng
01/10/2020
01/10/2023
22/06/2023
2023-53-1046/NS-KQNC
14/07/2023
Cục thông tin KH&CN Quốc gia
Nghiên cứu các bài toán xấp xỉ tín hiệu với số chiều rất lớn hoặc vô hạn có đầu vào ngẫu nhiên bằng các thuật toán khôi phục từ giá trị lấy mẫu trên lưới thưa và các thuật toán mạng neuron sâu, đặc biệt nhấn mạnh đến việc nghiên cứu độ phức tạp tính toán, tính xử lý được và sự phụ thuộc và số chiều trong bài toán. Nghiên cứu xấp xỉ tuyến tính trên lưới thưa được ứng dụng trong tự nhiên, kinh tế và kỹ thuật được mô hình hóa bằng phương trình đạo hàm riêng có tác động hoặc đầu vào phụ thuộc tham số ngẫu nhiên có số biến rất lớn hoặc vô hạn. Nghiên cứu xây dựng mạng neuron sâu để xấp xỉ các tín hiệu có độ trơn hợp và độ trơn dạng hướng sai với sai số được đánh giá trên chuẩn max và chuẩn năng lượng, xấp xỉ phương trình đạo hàm riêng ngẫu nhiên phụ thuộc vào tham số bằng mạng neuron sâu ReLU.
Xấp xỉ tín hiệu; Số chiều rất lớn; Ngẫu nhiên; Mạng neuron sâu; Thuật toán; Số chiều d
Ứng dụng
Đề tài KH&CN
Khoa học kỹ thuật và công nghệ,
Xây dựng các phương pháp
Số lượng công bố trong nước: 0
Số lượng công bố quốc tế: 0
Không
Không