Nắm trọn ‘Trí nhớ trong Học tăng cường tinh gọn’ cùng Tiến sĩ Đại học Úc
Vào lúc 10:00 ngày 13/4 tới, FSOFT AI Center sẽ tổ chức webinar chia sẻ kiến thức nội bộ mang tên “Memory for Lean Reinforcement Learning”. Khán giả tham gia sẽ cùng Tiến sĩ Hưng Lê (Đại học Deakin) tìm hiểu sâu về trí nhớ trong Học tăng cường tinh gọn.
📌 Đăng ký tham dự webinar TẠI ĐÂY
Mặc dù có những thành công to lớn trong việc phá vỡ các kỷ lục của con người, việc đào tạo học tăng cường (Reinforcement Learning) hiện nay rất tốn kém về mặt thời gian, GPU và mẫu. Điển hình như chúng đòi hỏi hàng trăm triệu hoặc thậm chí hàng tỷ bước để đạt được hiệu suất ở cấp độ con người trong trò chơi Atari.
Vấn đề thiếu hiệu quả của việc thiếu mẫu ngày càng trở nên nghiêm trọng trong môi trường ngẫu nhiên, môi trường có thể quan sát được một phần, môi trường nhiều nhiễu hay môi trường thực tế dài hạn, nhưng trái lại con người có thể thể hiện hiệu suất tuyệt vời trong những trường hợp này mà không cần đào tạo quá nhiều. Sự thiếu sót đó của tác tử học tăng cường (Reinforcement Learning agents) có thể là do thiếu các cơ chế ghi nhớ hiệu quả giống như con người, thứ giúp thúc đẩy quá trình học tập bằng cách sử dụng một cách thông minh các quan sát và kinh nghiệm trong quá khứ.
Trong buổi webinar này, chúng ta sẽ được thảo luận sâu về những tiến bộ gần đây trong học tăng cường củng cố dựa trên trí nhớ, nơi các hệ thống bộ nhớ mới nổi cho phép các tác tử học tăng cường trở nên hiệu quả, thích ứng và giống con người.
Tiến sĩ Hưng Lê tốt nghiệp Cử nhân ngành Kỹ thuật tại trường Đại học Bách khoa Hà Nội vào năm 2015. Năm 2020, anh hoàn thành bậc học Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại Đại học Deakin, Australia. Anh hiện là giảng viên nghiên cứu tại Đại học Deakin và là thành viên của Viện Trí tuệ Nhân tạo Ứng dụng (A2I2), nơi anh làm việc về các chủ đề khác nhau trong học máy, học sâu và trí nhớ nhân tạo. Đặc biệt, anh mong muốn phát minh ra các mô hình học sâu mới với khả năng truy cập vào bộ nhớ thần kinh nhân tạo. Anh đã tạo ra một nhóm nghiên cứu để thúc đẩy lĩnh vực này bao gồm bộ nhớ đa phương thức, bộ nhớ tổng quát, nền tảng lý thuyết cho hoạt động bộ nhớ, máy tính nơ-ron đa năng và tác tử học tăng cường dựa trên bộ nhớ. Các lĩnh vực ứng dụng của chúng bao gồm sức khỏe, hệ thống đối thoại, học tăng cường, suy luận máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Anh sở hữu nhiều bài nghiên cứu về học máy, học tăng cường và trí tuệ nhân được xuất bản tại các hội thảo hàng đầu thế giới như ICLR, NeurIPS, ICML, AAAI, KDD, AAMAS, ICPR, ICONIP và PAKDD.
Tại webinar, AI Center sẽ tặng phần quà trị giá 200 gold dành cho một khán giả đặt câu hỏi hay nhất và một khán giả may mắn được lựa chọn ngẫu nhiên.
Theo AIC
