Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks

A. Demidovskij; Artyom Tugaryov; Aleksei Trutnev; Marina Kazyulina; Salnikov I.; Stanislav Pavlov

doi:10.3390/math11143120

Публикации

?

Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks

Mathematics. 2023. Vol. 14. No. 11. Article 3120.

Демидовский А. В., Artyom Tugaryov, Aleksei Trutnev, Marina Kazyulina, Salnikov I., Stanislav Pavlov

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: convolutional neural networks deep learning training training acceleration sample importance dataset reduction

Open Hurwitz numbers and the mKP hierarchy

Буряк А. Ю., Tessler R., Troshkin M., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 223 Article 105783

We give a natural definition of open Hurwitz numbers, where the weight of each ramified covering includes an integer parameter N taken to the power that is equal to the number of boundary components of a Riemann surface with boundary mapping to . We prove that the resulting sequence of partition functions, depending on , is a tau-sequence of ...

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Bihamiltonian structure of the DR hierarchy in the semisimple case

Буряк А. Ю., Rossi P., Communications in Mathematical Physics 2025 Vol. 406 Article 205

Of the two approaches to integrable systems associated to semisimple cohomological field theories (CohFTs), the one suggested by Dubrovin and Zhang and the more recent one using the geometry of the double ramification (DR) cycle, the second has the advantage of being very explicit. The Poisson operator of the DR hierarchy is , where is the metric ...

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Optimal Extraction with an Impact on Diffusion-Jump Pricing

Garzón J., Mora Rodríguez J., Морено Ф. Г., Applied Mathematics and Optimization 2026 Vol. 94 No. 10 P. 1–43

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Об устройстве целевого приёма в России.

Нестеров А. С., Журнал Новой экономической ассоциации 2026

В этой статье рассматривается целевой приём в вузы в России с точки зрения науки об устройстве рынков сочетания и экономических механизмов (matching market and mechanism design), ключевого направления современной теории игр. Мы изучаем механизм целевого приёма -- набор правил, по которым устраивается трёхстороннее сочетание между абитуриентом, заказчиком и образовательной программой. Используемый в России механизм имеет ...

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

Recognition of Mentally Pronounced Russian Phonemes Using Convolutional Neural Networks and Electroencephalography Data

Seleznev L. E., Chupakhin A. A., Kostenko V. A. и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2023 Vol. 32 No. 2 P. 73–85

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Convolutional Neural Networks Decode Finger Movements in Motor Sequence Learning from MEG Data

Zabolotniy A., Chan R. W., Моисеева В. В. и др., Frontiers in Neuroscience 2025 Vol. 19 Article 1623380

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Automatic Morpheme Segmentation for Russian: Can an Algorithm Replace Experts?

Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84

Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...

Добавлено: 7 января 2025 г.

Proceedings Volume 11605, Thirteenth International Conference on Machine Vision

Teplyakov L., Kaymakov K., Shvets E. и др., SPIE, 2021.

Добавлено: 5 ноября 2024 г.

DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Демидовский А. В., Трутнев А. И., Тугарев А. М. и др., / Series ZmuLcqwzkl "NeurIPS 2023 Workshop". 2023.

Добавлено: 17 января 2024 г.

MobileEmotiFace: Efficient Facial Image Representations in Video-Based Emotion Recognition on Mobile Devices

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. Virtual Event, January 10–15, 2021, Proceedings, Part V.: Springer, 2021. P. 266–274.

Добавлено: 10 апреля 2022 г.