• Viện Tiến tiến về Kỹ thuật và Công Nghệ (AVITECH)

  • Xê-mi-na khoa học

    23/06/2021: ThS. Nguyễn Văn Lý (San Diego State Univ., US), Fisher Information Neural Estimation

    Fisher information is a well-known and well-defined concept in mathematical statistics. There are many areas in which the Fisher information is applied to, e.g., estimation theory, Bayesian statistics, frequentist statistics, optimal experimental design, computational neuroscience, physical laws, and machine learning. Therefore, the estimation of Fisher information is of critical importance. In this talk, we introduce a machine learning-based Fisher information estimation method, referred to as Fisher Information Neural Estimation (FINE). Most existing methods for Fisher information estimation rely on the estimation of the underlying distribution, which is not always possible. The proposed FINE method directly estimates the Fisher information based on the observed data. We also show via numerical examples that the proposed FINE method not only outperforms an existing method but also has a lower computational complexity.

    Speaker: ThS. Nguyễn Văn Lý, San Diego State Univ.

    Time: 15:30, Wednesday, June 23, 2021

    Venue: Webinar; Access code: https://bit.ly/3zKq0W2

    speaker

    Nguyen Van Ly received the B.Eng. degree in Electronics and Telecommunications from the University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam in 2014, and the M.Sc. degree in Advanced Wireless Communications Systems from CentraleSupélec, University of Paris-Saclay, France in 2016. Since August 2017, he has been a Ph.D. student in a joint doctoral program in computational science between San Diego State University and University of California, Irvine, CA, USA. His research interests include wireless communications, signal processing, and machine learning.

    Cùng chuyên mục

    11/04/2024: TS. Đặng Trần Bình (Bộ môn Khoa học máy tính), Tương tác giữa thông tin chủ đề và Thông tin ngữ cảnh cho việc biểu diễn văn bản

    Trong hầu hết các ứng dụng, việc hiểu và biểu diễn văn bản luôn đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là trong xử lý tự động. Cùng với các đặc điểm bề mặt của từ, thông tin về chủ đề rất có ý nghĩa và cần thiết để cung cấp ý nghĩa ngữ cảnh […]

    11/04/2024: PGS.TS. Hoàng Văn Xiêm (Bộ môn Kỹ thuật Robot), Tương tác Người – Robot: Thách thức và cách tiếp cận mới

    Công nghệ Robot đã và đang đóng vai trò quan trọng việc định hình sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Cùng với trí tuệ nhân tạo – AI, công nghệ Robot mang lại nhiều cải tiến cho lĩnh vực tự động hóa nói riêng và các hoạt động phát triển kinh […]

    07/03/2024: Nguyễn Văn Phi (Viện Trí tuệ nhân tạo), Mô hình tạo sinh cho dữ liệu y tế

    Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng […]