Browse

Author Profile

 Thân Quang Khoát
Qualification:PGS. TS.
Fields/Area of Specialization:Khoa học máy tính
PGS. TS. Thân Quang Khoát hiện đang là trưởng phòng Nghiên cứu và Khoa học dữ liệu - Giảng viên tại bộ môn Hệ thống thông tin - Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Bách khoa Hà Nội. Ông đã hoàn thành luận án Tiến sĩ năm 2013 tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST). Ông thường xuyên là thành viên của Hội đồng chương trình của nhiều hội nghị hàng đầu thế giới về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu, bao gồm ICML, NIPS, IJCAI, ICLR, PAKDD, ACML. Những nghiên cứu của ông đã và đang được tài trợ bởi nhiều quỹ khác nhau, như ONRG (Mỹ), AFRL (Mỹ), ARL (Mỹ), NAFOSTED (VN), MOET (VN).
See more information about the author

Content Distribution

ABSTRACTS VIEWS

474

VIEWS & DOWNLOAD

219

Top Country : China

Showing results 1 to 11 of 11
  • 105620.pdf.jpg
  • Thesis

  • Topic modeling and its applications

    • Authors : Thân Quang Khoát;  Advisor : Hồ Tú Bảo; Luận văn (2009)

  • Mô tả những đặc trưng nổi bật nhất, những hướng phát triển chính của các mô hình; mô hình chủ đề tiêu biểu; bàn luận thêm về một số ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình.
  • 319207-tt.pdf.jpg
  • -

  • Tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên

    • Authors : Nguyễn Minh Phương;  Advisor : Thân Quang Khoát (2019)

  • Tổng quan bài toán phân tích ngữ nghĩa, mô hình học máy sử dụng deep learning, các mô hình recurrent neural network; các nghiên cứu liên quan; thử nghiệm và đánh giá.
  • 319558-tt.pdf.jpg
  • -

  • Học biểu diễn ngữ nghĩa của từ

    • Authors : Vũ Hoàng Diệu;  Advisor : Thân Quang Khoát (2020)

  • Tổng quan về mô hình chủ đề, mô hình phi tham số, mô hình chủ đề có giám sát; bộ nhúng có giám sát với mô hình chủ đề (SWET); thử nghiệm và đánh giá.
  • 310540.pdf.jpg
  • Thesis

  • Phân tích ngữ nghĩa ẩn trong dữ liệu với PLSA

    • Authors : Lưu Trọng Đại;  Advisor : Thân Quang Khoát (2017)

  • Cơ sở lý thuyết về học máy, ngữ nghĩa ẩn, mô hình xác suất và chủ đề, một số thuật ngữ, kí hiệu. Mô phình PLSA phân tích ngữ nghĩa ẩn trong văn bản. Thực nghiệm và đánh giá dữ liệu, perplexity,...
  • 310691.pdf.jpg
  • Thesis

  • Học từ điển và ứng dụng trong phân loại ảnh

    • Authors : Trịnh Tiến Hòa;  Advisor : Thân Quang Khoát (2017)

  • Giới thiệu học từ điển; biểu diễn thưa của tín hiệu; mã hóa thưa; tiền xử lý ảnh; phân lớp SVM. Thuật toán K-SVD. Mô tả bài toán, mô hình, kết quả thực nghiệm và mô phỏng.
  • 312172.pdf.jpg
  • -

  • Hệ gới ý với phân rã ma trận poisson và dropout

    • Authors : Nguyễn Đức Anh;  Advisor : Thân Quang Khoát (2018)

  • Giới thiệu mô hình đồ thị, suy diễn biến phân, một số phân phối xác suất phổ biến, phân rã ma trận, dropout, tri thức tiên nghiệm. Các nghiên cứu liên quan.
  • 312315.pdf.jpg
  • -

  • Phương pháp suy diễn nhanh cho bài toán cực đại hóa phân phối hậu nghiệm

    • Authors : Vũ Văn Tú;  Advisor : Thân Quang Khoát (2018)

  • Cơ sở lý thuyết về xác suất thống kê, mô hình đồ thị xác suất, các thuật toán tối ưu cơ bản trong học máy. Mô hình chủ đề và bài toán cực đại hóa phân phối hậu nghiệm trong mô hình chủ đề. Thuật toán cải tiến generalized online maximum a posteriori estimation.
 Thân Quang Khoát
author picture
Qualification: PGS. TS.
Fields/Area of Specialization: Khoa học máy tính
PGS. TS. Thân Quang Khoát hiện đang là trưởng phòng Nghiên cứu và Khoa học dữ liệu - Giảng viên tại bộ môn Hệ thống thông tin - Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông - Đại học Bách khoa Hà Nội. Ông đã hoàn thành luận án Tiến sĩ năm 2013 tại Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST). Ông thường xuyên là thành viên của Hội đồng chương trình của nhiều hội nghị hàng đầu thế giới về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu, bao gồm ICML, NIPS, IJCAI, ICLR, PAKDD, ACML. Những nghiên cứu của ông đã và đang được tài trợ bởi nhiều quỹ khác nhau, như ONRG (Mỹ), AFRL (Mỹ), ARL (Mỹ), NAFOSTED (VN), MOET (VN).
See more information about the author
Showing results 1 to 11 of 11
  • 105620.pdf.jpg
  • Thesis

  • Topic modeling and its applications

    • Authors : Thân Quang Khoát;  Advisor : Hồ Tú Bảo; Luận văn (2009)

  • Mô tả những đặc trưng nổi bật nhất, những hướng phát triển chính của các mô hình; mô hình chủ đề tiêu biểu; bàn luận thêm về một số ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình.
  • 319207-tt.pdf.jpg
  • -

  • Tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên

    • Authors : Nguyễn Minh Phương;  Advisor : Thân Quang Khoát (2019)

  • Tổng quan bài toán phân tích ngữ nghĩa, mô hình học máy sử dụng deep learning, các mô hình recurrent neural network; các nghiên cứu liên quan; thử nghiệm và đánh giá.
  • 319558-tt.pdf.jpg
  • -

  • Học biểu diễn ngữ nghĩa của từ

    • Authors : Vũ Hoàng Diệu;  Advisor : Thân Quang Khoát (2020)

  • Tổng quan về mô hình chủ đề, mô hình phi tham số, mô hình chủ đề có giám sát; bộ nhúng có giám sát với mô hình chủ đề (SWET); thử nghiệm và đánh giá.
  • 310540.pdf.jpg
  • Thesis

  • Phân tích ngữ nghĩa ẩn trong dữ liệu với PLSA

    • Authors : Lưu Trọng Đại;  Advisor : Thân Quang Khoát (2017)

  • Cơ sở lý thuyết về học máy, ngữ nghĩa ẩn, mô hình xác suất và chủ đề, một số thuật ngữ, kí hiệu. Mô phình PLSA phân tích ngữ nghĩa ẩn trong văn bản. Thực nghiệm và đánh giá dữ liệu, perplexity,...
  • 310691.pdf.jpg
  • Thesis

  • Học từ điển và ứng dụng trong phân loại ảnh

    • Authors : Trịnh Tiến Hòa;  Advisor : Thân Quang Khoát (2017)

  • Giới thiệu học từ điển; biểu diễn thưa của tín hiệu; mã hóa thưa; tiền xử lý ảnh; phân lớp SVM. Thuật toán K-SVD. Mô tả bài toán, mô hình, kết quả thực nghiệm và mô phỏng.
  • 312172.pdf.jpg
  • -

  • Hệ gới ý với phân rã ma trận poisson và dropout

    • Authors : Nguyễn Đức Anh;  Advisor : Thân Quang Khoát (2018)

  • Giới thiệu mô hình đồ thị, suy diễn biến phân, một số phân phối xác suất phổ biến, phân rã ma trận, dropout, tri thức tiên nghiệm. Các nghiên cứu liên quan.
  • 312315.pdf.jpg
  • -

  • Phương pháp suy diễn nhanh cho bài toán cực đại hóa phân phối hậu nghiệm

    • Authors : Vũ Văn Tú;  Advisor : Thân Quang Khoát (2018)

  • Cơ sở lý thuyết về xác suất thống kê, mô hình đồ thị xác suất, các thuật toán tối ưu cơ bản trong học máy. Mô hình chủ đề và bài toán cực đại hóa phân phối hậu nghiệm trong mô hình chủ đề. Thuật toán cải tiến generalized online maximum a posteriori estimation.