Trường CNTT&TT mang đến cho các học giả, nghiên cứu sinh và sinh viên quan tâm seminar đến từ PGS. Lê Minh Can, University of California, Davis
Thời gian: 14:00, ngày 21/08/2025 (Thứ năm)
Địa điểm: Phòng 504 nhà B1, ĐHBKHN
Buổi seminar cũng đồng thời được Livestream trên Fanpage của Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông (fb.me/SoICTOfficially).
Thông tin bài trình bày
Recent advances in Optimization for network clustering
Các tiến bộ gần đây trong tối ưu cho phân cụm mạng
Abstract
Network clustering is a fundamental problem in machine learning and network analysis. Optimization-based methods have proven to be powerful tools for tackling this task. In this talk, we will discuss recent advances in this approach, focusing on the behavior of gradient descent updates, especially when the cluster signal is weak. We highlight issues about the landscapes of the loss functions, oversmoothing phenomena, and how to remedy them. The sensitivity of convergence to initialization will also be discussed
Phân cụm mạng là một vấn đề nền tảng trong học máy và phân tích mạng. Các kỹ thuật tối ưu đã được chứng minh là những công cụ mạnh mẽ để giải quyết bài toán này. Bài trình bày sẽ thảo luận về những tiến bộ gần đây trong cách tiếp cận này, tập trung vào các bước cập nhật theo phương pháp gradient descent, đặc biệt khi tín hiệu phân cụm còn yếu. Bài trình bày nhấn mạnh các vấn đề liên quan đến hình thái của hàm mất mát, hiện tượng oversmoothing và cách khắc phục. Ngoài ra, bài trình bày cũng sẽ thảo luận về độ nhạy của quá trình hội tụ đối với điều kiện khởi tạo.
Le Minh Can
Associate professor
University of California, Davis
United States
Bio
PGS. Lê Minh Can nhận bằng Tiến sĩ Thống kê tại Đại học Michigan, Ann Arbor và hiện đang công tác tại Khoa Thống kê, Đại học California, Davis. Hướng nghiên cứu chính: phân tích mạng, các bài toán thống kê trong không gian chiều cao và lý thuyết ma trận ngẫu nhiên. PGS. Can đã có nhiều công bố quan trọng trên các tạp chí uy tín như Journal of the American Statistical Association (JASA), Journal of the Royal Statistical Society: Series B (JRSSB), Annals of Statistics, và Journal of Machine Learning Research (JMLR). Bên cạnh đó, PGS cũng nhận được sự tài trợ nghiên cứu từ Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ (NSF). PGS. Can có nhiều đóng góp nổi bật và triển vọng trong lĩnh vực thống kê ứng dụng cho phân tích mạng và dữ liệu phức tạp.
Đăng ký tham dự
