Page Not Found
Page not found. Your pixels are in another canvas.
Sitemap
A list of all the posts and pages found on the site. For you robots out there is an XML version available for digesting as well.
Pages
About me
About me
Page not in menu
This is a page not in th emain menu
Posts
[Vi] Tập 2: Tín hiệu chồng chập
Published:
[En] Can deep learning conquer brain signal processing?
Published:
Deep learning (DL), the science based on the idea of how the brain works. Since Hinton claimed that he understood how the brain works and invented deep learning, the related sciences have changed their approaches dramatically. In 2012, the AlexNet, developed by Hinton’s students, achieved SOTA results in image processing. Since then, traditional image feature extraction methods have gradually been forgotten. Nowadays, when someone talks about image processing, people immediately think of large-scale deep learning networks with stacked CNN layers.
[Vi] Deep learning và xử lý tín hiệu điện não
Published:
Deep learning (DL), ngành khoa học dựa trên ý tưởng cách hoạt động của bộ não. Kể từ khi Hinton tuyên bố mình hiểu cách não bộ hoạt động, cùng với sự ra đời của deep learning, các ngành khoa học liên quan đã thay đổi cách tiếp cận của mình rất đáng kể. Năm 2012, mạng AlexNet, phát triển bởi các học trò của Hinton, đạt kết quả SOTA trong xử lý ảnh. Kể từ đó các phương pháp trích xuất đặc trưng ảnh truyền thống dần chìm vào quên lãng. Ngày nay khi nói đến xử lý ảnh, người ta nghĩ ngay đến mạng deep learning kích thước lớn với các lớp CNN xếp chồng.
[En] Facebook’s research on decoding speech from EEG
Published:
At the end of this August, Facebook/Meta’s AI team published a preprint of their research on brain electrical signals (electroencephalogram-EEG).
[Vi] Nghiên cứu giải mã lời nói từ tín hiệu điện não của Facebook
Published:
Vào cuối tháng 8 vừa rồi team AI của Facebook (Meta) đã công bố bản preprint nghiên cứu của họ về tín hiệu điện não.
[En] Gradient tape - deploy gradient descent with tensorflow
Published:
Tools for building machine learning and deep learning models such as Tensorflow and Pytorch are more and more popular. Building a model becomes easy with just one fit statement. However, to optimize or create new architecture, we need a more flexible tool like Gradient Tape to train special architectural models.
[Vi] Kết hợp phân tích dữ liệu và chiến thuật phân biệt giá tối ưu doanh thu ngắn hạn cho hãng độc quyền
Published:
Dẫn nhập —– Làm sao để tối ưu doanh thu là câu hỏi muôn thuở của những nhà kinh doanh. Sự dồi dào của dữ liệu hiện nay mở ra nhiều tiềm năng cho việc khai thác và ứng dụng, nhưng thường sẽ cần kết hợp với một chiến thuật kinh doanh nào đó. Mô hình Marketing-Mix cổ điển xét đến việc tác động đến 4 nhân tố sản phẩm, giá, kênh phân phối và promotion (quảng bá và khuyến mãi). Bài này nói về ứng dụng Data analysis và chính sách phân biệt giá hoàn hảo ( perfect price discrimination - PPD ) - một chiến thuật tối ưu doanh thu kinh điển cho hãng độc quyền, nhắm vào nhân tố giá.
[Vi] Chiến thuật chơi bạc luôn thắng?
Published:
Các trò chơi cá cược từ lâu cuốn hút một lượng lớn người chơi tham gia, nhưng thường kết thúc không có hậu cho con bạc. Xác suất là bộ môn toán học nghiên cứu quy luật, hình mẫu cho các hiện tượng ngẫu nhiên. Liệu có thể dùng xác suất để đòi lại công bằng cho các con bạc hay không? Bài viết này thảo luận một chiến thuật với trò chơi đề.
portfolio
Portfolio item number 1
Short description of portfolio item number 1
Portfolio item number 2
Short description of portfolio item number 2
publications
An incremental ensemble learning system for Vietnamese e-commerce product classification
Published in 13th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2021
With the booming of e-commerce platforms, text classification models play an increasingly important role in businesses. Major challenges that businesses would face include dataset imbalance, continuously added data, language specificity and product specificity. In this paper, we propose a scalable incremental machine learning system for industrial-scale deployment in real-world business. The system also includes steps to optimize e-commerce product specifics. The proposal tactics including keyword dictionary mapping, sampling technique and ensemble learning delivered better performance when compared to models without them. Our experiments also showed that minibatch SVM produced good results and might be considerable in a lighter system.
Recommended citation: N. T. N. Linh, V. H. Quan, L. H. Ngan, T. D. Phu and H. -Q. Le, "An incremental ensemble learning system for Vietnamese e-commerce product classification," 2021 13th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), 2021, pp. 1-4, doi: 10.1109/KSE53942.2021.9648642. https://doi.org/10.1109/kse53942.2021.9648642
EfficientRec: An unlimited user-item scale recommendation system based on clustering and user’s interaction embedding profile
Published in 14th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, 2022
Recommendation systems are highly interested in technology companies nowadays. The businesses are constantly growing users and products, causing the number of users and items to continuously increase over time, to very large numbers. Traditional recommendation algorithms with complexity dependent on the number of users and items make them difficult to adapt to the industrial environment. In this paper, we introduce a new method applying graph neural networks with a contrastive learning framework in extracting user preferences. We incorporate a soft clustering architecture that significantly reduces the computational cost of the inference process. Experiments show that the model is able to learn user preferences with low computational cost in both training and prediction phases. At the same time, the model gives a very good accuracy. We call this architecture EfficientRec with the implication of model compactness and the ability to scale to unlimited users and products.
Recommended citation: Quan, V.H., Ngan, L.H., Duc, L.M., Linh, N.T.N., Quynh-Le, H. (2022). EfficientRec: An Unlimited User Scale Recommendation System Based on Clustering and User’s Interaction Embedding Profile. In: Szczerbicki, E., Wojtkiewicz, K., Nguyen, S.V., Pietranik, M., Krótkiewicz, M. (eds) Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems. ACIIDS 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1716. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-8234-7_53 https://doi.org/10.1007/978-981-19-8234-7_53
talks
Talk 1 on Relevant Topic in Your Field
Published:
This is a description of your talk, which is a markdown files that can be all markdown-ified like any other post. Yay markdown!
Conference Proceeding talk 3 on Relevant Topic in Your Field
Published:
This is a description of your conference proceedings talk, note the different field in type. You can put anything in this field.
teaching
Teaching experience 1
Undergraduate course, University 1, Department, 2014
This is a description of a teaching experience. You can use markdown like any other post.
Teaching experience 2
Workshop, University 1, Department, 2015
This is a description of a teaching experience. You can use markdown like any other post.