Skip to content
  • Tiếng Việt
  • English

Chúc mừng sinh viên Trần Thái Bảo - Khoa học Máy tính có bài báo chấp nhận đăng tại Hội nghị SoICT 2022

Bài báo “Benchmarking Gradient Estimation Mechanisms in Evolution Strategies for Solving Black-Box Optimization Functions and Reinforcement Learning Problems” do sinh viên Trần Thái Bảo thực hiện được chấp nhận đăng tại Hội nghị SoICT 2022. Bài báo có sự hướng dẫn của TS. Lương Ngọc Hoàng

Tóm tắt bài báo:

Trong bài báo này, chúng tôi thực hiện khảo sát các cơ chế ước lượng gradient của ba thuật toán tối ưu hóa: Chiến lược tiến hóa (Evolutionary Strategies - ES), Chiến lược tiến hóa có chỉ dẫn (Guided Evolutionary Strategies - GES) và Chiến lược tiến hóa tự chỉ dẫn (Self-Guided Evolutionary Strategy - SGES). Thuật toán ES thực hiện phát sinh các hướng tìm kiếm theo phân phối chuẩn đẳng hướng (isotropic normal distribution) từ không gian tìm kiếm đầy đủ để từ đó tính ra được một ước lượng không thiên lệch (unbiased) của gradient vector. Tuy nhiên, ES chưa tận dụng hiệu quả dữ liệu thu được từ quá trình tối ưu, đặc biệt ở những vấn đề có số chiều lớn. Thời gian gần đây, thuật toán GES và SGES với cơ chế ước lượng gradient mới bằng cách xây dựng các không gian con chỉ dẫn (guiding subspaces) đã được đề xuất nhằm giảm phương sai trong việc ước lượng gradient và tận dụng dữ liệu tốt hơn khi giải quyết bài toán Học tăng cường hay các bài toán tối ưu hóa black-box với số chiều lớn. Chúng tôi thực nghiệm với nhiều kích thước vấn đề khác nhau, bao gồm những hàm số benchmark đa cực trị và các tác vụ học tăng cường trong điều khiển liên tục. Kết quả thí nghiệm giúp xác định rõ các thành phần cần thiết của các thuật toán này cũng như các vấn về quan trọng cần được xem xét để có thể áp dụng ES, GES, và SGES thành công cho các bài toán tối ưu hóa phức tạp. Source code của bài báo có thể truy cập tại: https://github.com/ELO-Lab/BenchGEM-ES

Được biết sinh viên Trần Thái Bảo là cựu học sinh trường THPT chuyên Lê Quý Đôn Bình Định

SoICT 2022 là hội nghị chuyên đề quốc tế bao gồm các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng bao gồm AI Foundation và Big Data, Truyền thông và Bảo mật mạng, Xử lý hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên, Kỹ thuật phần mềm và Công nghệ kỹ thuật số, Các xu hướng Công nghệ Tài chính và Blockchain. 

Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02Aab2xhBZiXjhhVpTo26sku3gBvMVdsDXjr2SWQtrUgf8FEBgr54esixQcfuXFTVbl

Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin