• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
6 ноября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новый инструмент для речевой терапии после инсульта
Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из отделения нейрореабилитации Федерального Сибирского научно-клинического центра ФМБА в Красноярске разработали корпус упрощенных текстов для пациентов с афазией разной степени тяжести. Клинические исследования показали, что материалы по актуальным тематикам мотивируют активнее заниматься восстановлением речи после инсульта. Исследование опубликовано в журнале Aphasiology.
3 ноября 2026 г.
Физики научили ИИ настраивать пучок частиц в ускорителе
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Института ядерной физики СО РАН разработали RLABC — программу, которая помогает подбирать оптимальные настройки ускорителя частиц с помощью обучения с подкреплением. В компьютерном эксперименте программа настроила модель так, что до конца ускорителя доходило около 70% частиц. Исследование опубликовано в журнале Computer Physics Communications.
3 ноября 2026 г.
«Органы на чипе позволяют проверять лекарства без экспериментов на животных»
Лаборатория молекулярной физиологии факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ изучает, как молекулярные регуляторы (микроРНК) управляют работой генов и влияют на развитие болезней — онкологических, вирусных и воспалительных, а также осложнений беременности. В Вышке выращивают модели органов человека на чипе: крошечные устройства с живыми клетками, воспроизводящие работу, например, плаценты или кишечника. Модели помогают понять, как возникают болезни и как на них действуют лекарства. «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Евгением Князевым.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

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 trainingtraining accelerationsample importancedataset reduction
Похожие публикации
PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference
Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Обобщение матричной теоремы о деревьях для пар деревьев
Ретинский В. И., Функциональный анализ и его приложения 2026 Т. 60 № 4 С. 83–100
Приведено обобщение матричной теоремы о деревьях на случай перечисления пар остовных деревьев. Это обобщение включает в качестве частных случаев и унифицирует сразу несколько известных ранее результатов, в частности классическую теорему Кирхгофа, теорему Масбаума–Вайнтроба о перечислении 3-деревьев, а также аналог матричной теоремы о деревьях для перечисления 4-элементов Кирхгофа. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Спаривания на алгебре рядов Лорана над кольцом
Левашев В. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 5 С. 843–846
Пусть 𝐴 – коммутативное ассоциативное кольцо с единицей и 𝐴((𝑡)) = 𝐴[[𝑡]][𝑡−1] – кольцо рядов Лорана над 𝐴. Алгебра 𝐴((𝑡)) имеет естественную топологию, где 𝐴 – подмодули вида 𝑡𝑚𝐴[[𝑡]] образуют базу окрестностей нуля. Пусть также Ω1𝐴((𝑡))/𝐴 – модуль кэлеровых 1-дифференциалов 𝐴((𝑡)) над 𝐴. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Spectral structure of the mixed Hessian of the dispersionless Toda τ-function
Алексеев О. В., Letters in Mathematical Physics 2026 Vol. 116 No. 5 Article 132
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Modular Arrangements
Левин А. М., Сахарова Н. Е., / Series arXiv "math". 2024. No. 2412.17795.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
On chaotic axiom A diffeomorphisms with codimension one saddles and basic sets
Жужома Е. В., Медведев В. С., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 732–742
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Nonsingular structurally stable chaotic 3-flows of attractor-repeller type
Жужома Е. В., Медведев В. С., Yu B. и др., Chaos 2026 Vol. 36 No. 6 P. 063111–063118
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Classification of surface A-diffeomorphisms with no zero-dimensional basic sets
Жужома Е. В., Zhirov A. Y., Russian Journal of Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 22 No. 2 P. 403–414
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Modelling optimal implementation of an arbitrary N-qubit quantum gate within the generalized Bloch vectors formalism
Elena R. Loubenets, Sergey Kuznetsov, Quantum Information Processing 2026 Vol. 25 Article 358
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
On nonsingular structural stable chaotic 3-flows of attractor-repeller type
Жужома Е. В., Medvedev V. S., Yu B., Mathematical notes 2025 Vol. 118 No. 2 P. 421–423
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Smale–Williams attractors at dissipative perturbations of an integrable Hamiltonian system
Казаков А. О., Kulagin N., Lerman L. и др., Chaos 2026 Vol. 36 No. 11 P. 1–24
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Interpretable GNN with Stable Concepts as Neurons
Кузнецов С. О., CEUR Workshop Proceedings 2026 Vol. Vol-4247 P. 27–32
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
Точно решаемые циклические q-цепочки Дарбу
Смирнов С. В., Дынников И. А., Успехи математических наук 2002 Т. 57 № 6 С. 183–184
Изучаются точно решаемые циклические q-цепочки Дарбу, обобщающие q-осциллятор ...
Добавлено: 1 ноября 2026 г.
Циклические q-цепочки Дарбу
Смирнов С. В., Алгебра и анализ 2003 Т. 15 № 5 С. 228–253
В работе построен дискретный q-аналог одевающей цепочки Веселова–Шабата (являющейся обобщением гармонического осциллятора). Показано, что, как и в непрерывном случае, соответствующие операторные соотношения позволяют полностью определить дискретный спектр операторов цепочки: в данном случае он состоит из нескольких q-арифметических прогрессий. В этой работе удалось реализовать циклическую q-цепочку ограниченными разностными самосопряженными операторами, причем спектр каждого из них дискретен, а собственные векторы образуют ...
Добавлено: 1 ноября 2026 г.
Полудискретные цепочки Тоды
Смирнов С. В., Теоретическая и математическая физика 2012 Т. 172 № 3 С. 387–402
Изучаются интегрируемые условия обрыва для полудискретной цепочки Тоды. Построено представление Лакса для полудискретного аналога цепочек, соответствующих простым алгебрам Ли серии C. Введены нелокальные переменные, в терминах которых записываются  симметрии бесконечной полудискретной цепочки, и классифицируются условия обрыва определенного вида, совместимые с симметриями бесконечной цепочки. ...
Добавлено: 1 ноября 2026 г.
Algorithmic overlaps in the Baxter–Wu model: cluster dynamics under Novotny–Evertz updates
Пиле Я. Э., Щур Л. Н., Nuclear Physics B 2026 No. 0550-3213 Article 117706
Добавлено: 1 ноября 2026 г.
Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 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.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору