Tin nghiên cứu

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 3806

Bộ môn Xác suất - Thống kê kính mời quý thầy cô, nghiên cứu sinh, học viên cao học và các sinh viên có quan tâm đến tham dự Seminar Thống kê và Khoa học dữ liệu tháng 07/2023 với báo cáo sau: 

  • Tên bài báo cáo: Statistical foundations of deep generative models 
  • Báo cáo viên: GS. Lizhen Lin (Department of Mathematics, University of Maryland, College Park)
  • Thời gian: 9g30 thứ năm 27/07/2023
  • Địa điểm: Phòng E202B, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 227 Nguyễn Văn Cừ, Q. 5, TP. HCM
  • Tóm tắt: Deep generative models are probabilistic generative models where the generator is parameterized by a deep neural network. They are popular models for modeling high-dimensional data such as texts, images and speeches, and have achieved impressive empirical success. Despite demonstrated success in  empirical performance,  theoretical understanding of such models  is largely lacking . We investigate statistical properties of deep generative models from a nonparametric distribution estimation viewpoint. In the considered model, data are assumed to be observed in some high-dimensional ambient space but concentrate around some low-dimensional structure such as a lower-dimensional manifold. Estimating the distribution supported on this low-dimensional structure is challenging due to its singularity with respect to the Lebesgue measure in the ambient space. We obtain convergence rates with respect to the Wasserstein metric of  distribution estimators based on two methods: a sieve MLE based on the perturbed data and a GAN type estimator. Such an analysis  provides  insights into  i) how deep generative models can avoid the curse of dimensionality and outperform classical nonparametric estimates,  and  ii) how likelihood approaches work for singular distribution estimation, especially in adapting to the intrinsic geometry of the data. 

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 2556

Danh sách sinh viên được duyệt tham gia trường hè sinh viên nghiên cứu khoa học 2023 do Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) tổ chức

Công văn và danh sách xem chi tiết: tại đây

Mẫu báo cáo và thông báo số 01: tại đây

Lưu ý: Sinh viên gửi tóm tắt báo cáo (theo mẫu) cho Ban tổ chức trước ngày 31/07/2023.

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 2687

Invited Speaker: TU NGUYEN THAI SON (Department of Mathematics, Michigan State University, USA)

 

Title: GENERALIZED CONVERGENCE OF SOLUTIONS FOR NONLINEAR

HAMILTON–JACOBI EQUATIONS WITH STATE-CONSTRAINT

Date & Time: 20, June, 2023, 10.00 a.m -12.00 a.m

Location: F207, University of Science, 227 Nguyen Van Cu street, District 5, Ho Chi Minh City

image

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 3595

THÔNG BÁO SỐ 01 

TRƯỜNG HÈ SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 2023

VIASM RESEARCH EXPERIENCE FOR UNDERGRADUATES 2023

VIASM REU 2023

1. Mục đích: 

Chương trình kinh nghiệm nghiên cứu khoa học cho sinh viên (Research Experiences for Undergraduates — REU) là chương trình hoạt động hè phổ biến tại các trường đại học của Mỹ từ những năm 80 của thế kỷ  trước.  Khi  tham gia chương  trình này, sinh viên được tài trợ hoàn toàn và được tạo điều kiện làm quen với nghiên cứu khoa học trong các lĩnh vực khác nhau, trong đó có Toán học.

Trong chương trình đào tạo các ngành Toán học tại các trường đại học ở Việt Nam, hoạt động nghiên cứu khoa học của sinh viên luôn nhận được sự quan tâm đầu tư của các đơn vị đào tạo. Tuy nhiên, những hoạt động này mới chỉ dừng lại trong phạm vi của các khoa hay các trường riêng biệt, chưa có tính kết nối giữa cộng đồng các nhà toán học và sinh viên giữa các trường.

Nằm trong khuôn khổ của Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2021 — 2030, Khoa Toán — Cơ — Tin học, Trường ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội; Khoa Toán — Tin, Trường ĐHKHTN, ĐHQG TP Hồ Chí Minh và Khoa Toán và Thống kê, Trường Đại học Quy Nhơn sẽ tổ chức Trường hè sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2023. Tại trường hè này, sinh viên sẽ được trang bị những kỹ năng cơ bản nhất trong nghiên cứu và được tiếp cận với những hướng nghiên cứu thời sự thông qua một số bài giảng của các chuyên gia hàng đầu trong và ngoài nước. Đặc biệt, tại Trường hè sinh viên nghiên cứu khoa học này, các bạn sinh viên sẽ được làm quen với những kỹ năng  nghiên cứu cơ bản và được trình bày những kết quả nghiên cứu của mình trước hội đồng gồm các thầy có chuyên môn.

2. Đối tượng: 

Sinh viên từ ba khoa Toán của Trường ĐHKHTN - ĐHQG Hà Nội HN, Trường ĐHKHTN - ĐHQG TP Hồ Chí Minh, Trường Đại học Quy Nhơn và một số trường đại học khu vực miền Bắc.

3. Thời gian và địa điểm:

  • Thời gian: Từ ngày 14 đến 18 tháng 8 năm 2023
  • Địa điểm: Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán và Trung tâm Phát triển Đại học Quốc gia Hà Nội, Ba Vì, Hà Nội.

4. Đơn vị tổ chức và phối hợp tổ chức:

  • Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM);
  • Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG Hà Nội (VNU-HUS).

5. Hình thức tổ chức: Trực tiếp

6. Số lượng dự kiến: 50 sinh viên (trong đó khoa chỉ chọn 10 sinh viên)

7. Thông tin tài trợ:

  • Trường hè miễn phí đối với người tham dự. 
  • Học viên được tài trợ chỗ ở, chi phí đi lại và một phần sinh hoạt phí trong suốt thời gian diễn ra Trường hè.

8. Đăng ký: tại đây

Đính kèm công văn số 96/VNCCCT: tại đây

Details
Category: Tin nghiên cứu
Hits: 3409

Danh sách sinh viên được duyệt tham gia trường hè toán học sinh viên 2023 do Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) tổ chức. Xem chi tiết danh sách: tại đây

Thông báo số 2 hướng dẫn các bạn sinh viên xem chi tiết tại đây

  1. Thông báo Seminar Xác suất - Thống kê
  2. Seminar bộ môn Giải tích
  3. Trường hè Toán học sinh viên 2023 - VIASM
  4. Thông báo seminar Toán học tháng 04/2023