Left-Banner
Right-Banner

Thông báo

Hội thảo Trường “Inverse Problems and Deep Learning (Bài toán ngược và học sâu)”

 

Hà Nội- Tuần Châu – Ha Long, 24– 29/3/2019

Trường nhằm giới thiệu các lĩnh vực đang sôi động trong Toán học, Tin học và khoa học ứng dụng: bài toán ngược và học sâu, tạo ra một diễn đàn để các chuyên gia quốc tế truyền bá các ý tưởng mới nhất trong ngành cho các nhà khoa học Việt Nam.

Các giảng viên: GS Peter Maass, Đại học Bremen, CHLB Đức; Dr. Hans Georg Zimmermann, Siemens, CHLB Đức, Daniel Otero, Đại học Bremen, CHLB Đức.

Quỹ Simons và Trung tâm UNESCO sẽ tài trợ cho Trường và sẽ tài trợ cho một số các nhà khoa học chi phí đi lại, cư trú … trong thời gian hội thảo. Các nhà khoa học, học viên, sinh viên có nhu cầu tham gia hội thảo và tài trợ tham gia hội thảo, xin gửi email tới GS Đinh Nho Hào: hao@math.ac.vn

Chương trình của Trường “Inverse Problems and Deep Learning”
Hanoi, Halong, Tuan Chau 24-29/03/2019


Monday: 25/3/2019

  • H-G Zimmermann: A very first introduction to neural networks
  • P. Maass: An introduction to inverse problems, examples of inverse problems (integration operator, magnetic particle imaging (MPI))
  • D. Otero/P. Maass: A reminder of matrix equations (linear algebra, eigenvalues, singular values) and differentiation
  • D. Otero: First numerical examples for matrix equations (Matlab, Python)


Tuesday: 26/03/2019

  • P. Maass: Compact operators and the spectral theorem, Tikhonov regularization
  • H.-G. Zimmermann: Network architectures
  • D. Otero/P. Maass: Determining the singular value decomposition of the integration operator, ill-posedness of differentiation
  • D. Otero: Numerical examples for the integration operator, discussion of test data, first steps towards implementing neural networks


Wednesday: 27/03/1019

  • H.-G- Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Solving inverse problems with neural networks, first approaches and unrolled iteration schemes (ISTA)
  • D. Otero/P. Maass: The math behind neural networks for 2 x 2 matrix equations
  • D. Otero: Training of neural networks, implementing backpropagation, different loss functions


Thursday: 28/03/2019

  • H.-G. Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Theoretical investigations of specific network architectures, e.g. deep prior networks for inverse problems
  • D. Otero: Continuation, e.g. also including some forecasting data from SIEMENS


Friday: 28/03/2019

  • H.-G- Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Neural networks for advanced inverse problems (CT, MPI)
  • D. Otero: Final session

 

Pin It

Thông báo

Hội thảo Trường “Inverse Problems and Deep Learning (Bài toán ngược và học sâu)”

 

Hà Nội- Tuần Châu – Ha Long, 24– 29/3/2019

Trường nhằm giới thiệu các lĩnh vực đang sôi động trong Toán học, Tin học và khoa học ứng dụng: bài toán ngược và học sâu, tạo ra một diễn đàn để các chuyên gia quốc tế truyền bá các ý tưởng mới nhất trong ngành cho các nhà khoa học Việt Nam.

Các giảng viên: GS Peter Maass, Đại học Bremen, CHLB Đức; Dr. Hans Georg Zimmermann, Siemens, CHLB Đức, Daniel Otero, Đại học Bremen, CHLB Đức.

Quỹ Simons và Trung tâm UNESCO sẽ tài trợ cho Trường và sẽ tài trợ cho một số các nhà khoa học chi phí đi lại, cư trú … trong thời gian hội thảo. Các nhà khoa học, học viên, sinh viên có nhu cầu tham gia hội thảo và tài trợ tham gia hội thảo, xin gửi email tới GS Đinh Nho Hào: hao@math.ac.vn

Chương trình của Trường “Inverse Problems and Deep Learning”
Hanoi, Halong, Tuan Chau 24-29/03/2019


Monday: 25/3/2019

  • H-G Zimmermann: A very first introduction to neural networks
  • P. Maass: An introduction to inverse problems, examples of inverse problems (integration operator, magnetic particle imaging (MPI))
  • D. Otero/P. Maass: A reminder of matrix equations (linear algebra, eigenvalues, singular values) and differentiation
  • D. Otero: First numerical examples for matrix equations (Matlab, Python)


Tuesday: 26/03/2019

  • P. Maass: Compact operators and the spectral theorem, Tikhonov regularization
  • H.-G. Zimmermann: Network architectures
  • D. Otero/P. Maass: Determining the singular value decomposition of the integration operator, ill-posedness of differentiation
  • D. Otero: Numerical examples for the integration operator, discussion of test data, first steps towards implementing neural networks


Wednesday: 27/03/1019

  • H.-G- Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Solving inverse problems with neural networks, first approaches and unrolled iteration schemes (ISTA)
  • D. Otero/P. Maass: The math behind neural networks for 2 x 2 matrix equations
  • D. Otero: Training of neural networks, implementing backpropagation, different loss functions


Thursday: 28/03/2019

  • H.-G. Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Theoretical investigations of specific network architectures, e.g. deep prior networks for inverse problems
  • D. Otero: Continuation, e.g. also including some forecasting data from SIEMENS


Friday: 28/03/2019

  • H.-G- Zimmermann: Neural networks
  • P. Maass: Neural networks for advanced inverse problems (CT, MPI)
  • D. Otero: Final session

 

Pin It
texas  texas ytc yokohama  header pgsm       texas ytc yokohama  header pgsm     okla  texas ytc yokohama