Chúc mừng nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật Máy tính có bài báo khoa học được chấp nhận công bố tại Hội nghị Quốc tế Candar 2024.
Thông tin bài báo:
.Tên bài báo: "Exploring the Limitations of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification: Insights to Software Training and Hardware Implementation"
. Link bài báo: https://arxiv.org/abs/2407.17790
. Sinh viên thực hiện:
• Trần Văn Duy - KTMT2018 - Tác giả chính
• Lê Trần Xuân Hiếu - MTCL2021 - Đồng tác giả.
. Giáo viên hướng dẫn:
• TS. Phạm Hoài Luân
• TS. Trần Thị Điểm.
. Tóm tắt nội dung bài báo:
Mạng Kolmogorov-Arnold (KANs), một loại mạng nơ-ron mới, gần đây đã thu hút sự chú ý và phổ biến nhờ khả năng thay thế các mạng đa tầng (MLPs) trong trí tuệ nhân tạo (AI) với độ chính xác và khả năng tương thích cao hơn. Tuy nhiên, đánh giá về KAN vẫn còn hạn chế và chưa cung cấp được phân tích sâu về một lĩnh vực cụ thể. Hơn nữa, chưa có nghiên cứu nào được thực hiện về việc triển khai KANs trong thiết kế phần cứng, điều này sẽ trực tiếp chứng minh liệu KANs có thực sự vượt trội hơn MLPs trong các ứng dụng thực tế hay không. Do đó, trong bài viết này, chúng tôi tập trung vào việc kiểm chứng KANs cho các vấn đề phân loại, vốn là một chủ đề phổ biến nhưng quan trọng trong AI, bằng cách sử dụng bốn loại tập dữ liệu khác nhau. Hơn nữa, việc triển khai phần cứng tương ứng cũng được xem xét bằng công cụ tổng hợp cấp cao Vitis (HLS). Theo hiểu biết của chúng tôi, đây là bài báo đầu tiên triển khai phần cứng cho KAN. Kết quả cho thấy KANs không thể đạt được độ chính xác cao hơn MLPs trong các tập dữ liệu có độ phức tạp cao, trong khi lại tiêu tốn nhiều tài nguyên phần cứng hơn đáng kể. Do đó, MLP vẫn là một phương pháp hiệu quả để đạt được độ chính xác và hiệu suất trong việc triển khai phần mềm và phần cứng.
"Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các thầy cô và nhà trường đã luôn tận tình hướng dẫn và tạo điều kiện để em hoàn thành bài báo nghiên cứu của mình. Sự hỗ trợ quý báu từ thầy cô cùng cơ sở vật chất hiện đại của nhà trường đã góp phần không nhỏ vào thành công của bài báo, giúp em có cơ hội được công bố tại hội nghị quốc tế. Em vô cùng trân trọng sự giúp đỡ này và mong sẽ tiếp tục nhận được sự đồng hành của thầy cô trong những chặng đường tiếp theo."
. Thông tin hội nghị:
Building on the success of past CANDAR symposiums held in various cities across Japan, including Matsuyama in 2013, Shizuoka in 2014, Sapporo in 2015, Hiroshima in 2016, Aomori in 2017, Takayama in 2018, Nagasaki in 2019, and virtual events in 2020 and 2021, as well as Himeji in 2022 and Matsue in 2023, CANDAR 2024 will take place in Naha, Okinawa, Japan. The CANDAR 2024 symposium aims to provide a platform for researchers and practitioners to share their latest findings and experiences in all aspects of computing and networking, ranging from theoretical research to practical system development, including parallel and distributed systems, algorithms, architectures, and applications.
Thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/share/p/1HCJM68xk5/
