SEMINAR GRAPH NEURAL NETWORK

Thời gian: 15:30 đến 17:00 Ngày 30/12/2021

Địa điểm: Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, 157 phố Chùa Láng, Đống Đa, Hà Nội.

Báo cáo viên: Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn, Đại học Tổng hợp Warsaw, Ba Lan

Tóm tắt:

Convolution filters in deep convolutional networks display rotation variant behavior. While learned invariant behavior can be partially achieved, this paper shows that current methods of utilizing rotation variant features can be improved by proposing a grid-based graph convolutional network. By performing spectral graph convolutions on features extracted from subareas of images, we are able to take advantage of the geometric nature of relational machine learning in graph neural networks to be able to overcome rotation variant features to perform object localization. We demonstrate that Grid-GCN heavily outperforms existing models on rotated images, and through a set of ablation studies, we show how the performance of Grid-GCN implies that there exist more performant methods to utilize fundamentally rotation variant features and we conclude that the inherit nature of spectral graph convolutions is able to learn invariant behavior. 

Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn du học tại Ba lan từ năm 1987 và đã tốt nghiệp 2 ngành Toán Lý thuyết và Tin học. Lĩnh vực nghiên cứu của ông bao gồm cơ sở lý thuyết cũng như các ứng dụng của các lĩnh vực như lý thuyết tập thô (rough sets theory), học máy (machine learning), khai phá dữ liệu (data mining), tin sinh (bioinformatics), soft computing, multi-agent systems ... Ông là tác giả của hơn 140 bài báo (hơn 25 bài trong 5 năm gần đây) đăng ở sách, tạp chí và các hội nghị quốc tế. Ông là thành viên Ban biên tập của nhiều tạp chí quốc tế như "Fundamenta Informaticea", “Transactions on Rough sets”, “Data Mining and Knowledge Discovery", “Computational Intelligence", “Applied Intelligence", … và là trưởng ban chương trình của nhiều hội nghị quốc tế. 10 năm gần đây, ông đã và đang tham gia 7 đề tài nghiên cứu khoa học và ứng dụng của nhà nước Ba lan (NCBiR) và của liên minh châu Âu, trong đó ông là chủ nhiệm 5 đề tài. Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn cũng cộng tác với nhiều đơn vị khoa học trong nước như Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM), Đại học Quốc gia Hà nội, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, Đại học Duy Tân Đà nẵng. Ông đang tham gia hướng dẫn một số nghiên cứu sinh tiến sỹ trong nước và tham gia 1 đề tài cấp nhà nước của Việt nam (dự án FIRST). Giáo sư Nguyễn Hùng Sơn đã từng đạt giải nhì Olympic Toán Quốc tế, được giải thưởng của Hiệu trưởng ĐH Tổng hợp Warszawa về thành tích khoa học, 3 lần được nhận giải thưởng là tác giả của bài báo hay nhất hội nghị (Best paper Award) và là thành viên danh dự của hội lý thuyết tập thô quốc tế (Fellow of International Rough Set Society).

----------------------

Link tham dự:

Topic: SEMINAR GRAPH NEURAL NETWORK
Time: Dec 30, 2021 03:00 PM Vietnam

Join Zoom Meeting
https://zoom.us/j/92745253178?pwd=M0UrYW9nWjVnVW5CUnBkeFQvTlR0QT09

Meeting ID: 927 4525 3178
Passcode: 081992