Thông tin nhà nghiên cứu KH&CN

Một mô hình học sâu cho bài toán xếp hạng tín dụng

Predictive Coding for Locally-Linear Control

Structured Dropout Variational Inference for Bayesian Neural Networks

Reducing catastrophic forgetting in neural networks via Gaussian mixture approximation

Auxiliary Local Variables for Improving Regularization/prior Approach in Continual Learning

Unsupervised Image Segmentation with Robust Virtual Class Contrast

Robust visual reinforcement learning by prompt tuning

On inference stability for diffusion models

Boosting Multiple Views for pretrained-based Continual Learning

DPaI: Differentiable Pruning at Initialization with Node-Path Balance Principle

Provably Improving Generalization of Few-shot models with Synthetic Data

Gentle Local Robustness implies Generalization

Out-of-vocabulary handling and topic quality control strategies in streaming topic models

Partial Ordered Wasserstein Distance for Sequential Data

Continual variational dropout: a view of auxiliary local variables in continual learning

Bag of biterms modeling for short texts

Boosting priors in streaming Bayesian learning

Learning Hidden Chemistry with Deep Neural Networks

Predicting miRNA-disease associations using improved random walk with restart and integrating multiple similarities

A graph convolutional topic model for short and noisy text streams

From Implicit to Explicit feedback: A deep neural network for modeling sequential behaviors and long-short term preferences of online users

An interpretable deep learning model for classifying adaptor protein complexes from sequence information

Balancing stability and plasticity when learning topic models from short and noisy text streams

Adaptive infinite dropout for noisy and sparse data streams

Dynamic transformation of prior knowledge into Bayesian models for data streams

Marking Mechanism in Sequence-to-sequence Model for Mapping Language to Logical Form

How to make a machine learn continuously: a tutorial of the Bayesian approach

Employing the Correspondence of Relations and Connectives to Identify Implicit Discourse Relations via Label Embeddings

From Implicit to Explicit Feedbacks: A deep neural network for modeling the sequential behaviors of online users

Eliminating overfitting of probabilistic topic models on short and noisy text: The role of Dropout

Enriching user representation in Neural Matrix Factorization

Evaluating Named-Entity Recognition Approaches in Plant Molecular Biology

Reducing Class Overlapping in Supervised Dimension Reduction

A flexible stochastic method for solving the MAP problem in topic models

Some Methods for Posterior Inference in Topic Models

Comparative study of Named-Entity Recognition methods in the agronomical domain

A fast algorithm for posterior inference with Latent Dirichlet Allocation

Collaborative Topic Model for Poisson distributed ratings

Streaming aspect- sentiment analysis

Stochastic bounds for inference in topic models

An Effective and Interpretable Method for Document Classification

Sparse Stochastic Inference with Regularization

Keeping priors in streaming Bayesian learning

Enabling Hierarchical Dirichlet Processes to work better for short texts at large scale

Effective and Interpretable Document Classification using Distinctly Labeled Dirichlet Process Mixture Models of von Mises-Fisher Distributions

An effective NMF-based method for supervised dimension reduction

Dual online inference for latent Dirichlet allocation

On the Bounded Integer Programming

Unique Shortest Vector Problem for max norm is NP-hard

Automatic construction of knowledge from large unstructured data with topic modeling

Best Student Paper Award

Student Best Paper Award

Fully sparse topic models

Supervised dimension reduction with topic models

Simplicial Nonnegative Matrix Factorization

Chứng minh độ khó NP-hard của một số bài toán Lưới

Về một cách tiếp cận mới giải bài toán Quy hoạch tuyến tính nguyên

Unique Shortest Vector Problem for max norm is NP-hard

Approximating RSIVP and MISP to within a quasi-polynomial factor is NP-hard

Relation between the Hardness of a Problem and the Number of its Solutions

Modeling the diversity and log-normality in data

An effective framework for supervised dimension reduction

Các phương pháp suy diễn cho phân tích ngữ nghĩa ẩn trong dữ liệu lớn

Học chuyển giao giải các bài toán tối ưu tổ hợp

Develop new transition-metal-rare-earth materials for permanent magnets by machine learning

Tri thức con người trong các mô hình học máy cho dữ liệu lớn hoặc vô hạn

Multi-tasking Evolutionary Algorithms for Training Artificial Neural Network Ensemble

Học biểu diễn hiệu quả cho các ngữ nghĩa ẩn

Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết ontology và công nghệ sematic Web để tích hợp dữ liệu, xây dựng công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa trong cơ sở dữ liệu Quốc gia về tài nguyên và môi trường

Các phương pháp học máy tiên tiến và ứng dụng trong khai thác bệnh án điện tử.

Suy diễn cấu trúc ẩn trong dữ liệu lớn không thuần nhất

Các phương pháp suy diễn cho phân tích ngữ nghĩa ẩn trong dữ liệu lớn

Các phương pháp học máy tiên tiến và ứng dụng trong khai thác bệnh án điện tử.

Học biểu diễn hiệu quả cho các ngữ nghĩa ẩn

Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết ontology và công nghệ sematic Web để tích hợp dữ liệu, xây dựng công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa trong cơ sở dữ liệu Quốc gia về tài nguyên và môi trường

Tri thức con người trong các mô hình học máy cho dữ liệu lớn hoặc vô hạn

Develop new transition-metal-rare-earth materials for permanent magnets by machine learning

Học chuyển giao giải các bài toán tối ưu tổ hợp

Multi-tasking Evolutionary Algorithms for Training Artificial Neural Network Ensemble

Suy diễn cấu trúc ẩn trong dữ liệu lớn không thuần nhất