Ngày 26/8, tại Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, nghiên cứu sinh Phạm Minh Hoàng, ngành Khoa học máy tính, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp Cơ sở đào tạo với đề tài “Nghiên cứu phân rã tensor và các ứng dụng cho bài toán phục hồi và nén dữ liệu”, dưới sự hướng dẫn khoa học của GS.TS. Hoàng Dương Tuấn và TS. Trần Thái Sơn.
Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng đa dạng và có cấu trúc nhiều chiều, việc chuyển đổi dữ liệu về dạng vector hoặc ma trận có thể làm mất đi những thông tin quan trọng về cấu trúc dữ liệu. Luận án tập trung nghiên cứu các phương pháp phân rã tensor – một cách biểu diễn dữ liệu nhiều chiều hiệu quả – và khả năng ứng dụng trong phục hồi dữ liệu và giảm số lượng tham số của các mô hình học sâu.
Đối với bài toán phục hồi dữ liệu, luận án đề xuất kỹ thuật tăng cường tensor, giúp biểu diễn dữ liệu theo cấu trúc nhiều chiều hơn, qua đó cải thiện hiệu quả phục hồi và giảm chi phí lưu trữ. Nghiên cứu cũng cải tiến các thuật toán hoàn tất tensor nhằm xử lý tốt hơn những dữ liệu bị thiếu hoặc không đồng đều, đồng thời giảm chi phí tính toán.
Đối với bài toán giảm tham số mô hình học sâu, luận án áp dụng các phương pháp phân rã Tucker và Tensor-Train (TT) để biểu diễn các tham số của mô hình bằng những thành phần có kích thước nhỏ hơn. Từ đó, nghiên cứu xây dựng TT-ViT, giúp giảm số lượng tham số của mô hình Vision Transformer, và đề xuất LoRAT, mở rộng phương pháp LoRA sang miền tensor nhằm giảm số tham số cần tinh chỉnh trong các lớp tích chập mà vẫn duy trì hiệu năng mô hình.
Các kết quả nghiên cứu có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, video, hệ thống gợi ý và triển khai mô hình học sâu trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như thiết bị di động, IoT và hệ thống nhúng. Bên cạnh đó, các phương pháp nghiên cứu có thể tiếp tục được mở rộng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, y sinh và phân tích tín hiệu.
Với những kết quả đạt được, luận án góp phần phát triển các phương pháp phân rã tensor phục vụ phục hồi, nén dữ liệu và giảm tham số mô hình học sâu, đồng thời mở ra những hướng nghiên cứu tiếp theo trong việc xử lý các bộ dữ liệu lớn, phức tạp và ứng dụng các phương pháp này vào những bài toán thực tiễn. Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM chúc mừng NCS. Phạm Minh Hoàng đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ ngành Khoa học máy tính.