• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Articles
  • О применении метода главных компонент в задачах финансового мониторинга
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 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
  • More
Subject
News
June 5, 2026
Neural Network Maps as a Method for Constructing Mathematical Models
Scientists from HSE University–Nizhny Novgorod and the Institute of Physics Belgrade, Serbia, are jointly exploring the application of machine learning techniques and neural networks to the study of nonlinear dynamics. Natalya Stankevich, Leading Research Fellow at the Laboratory of Topological Methods in Dynamics of the Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science at HSE University–Nizhny Novgorod, spoke to the HSE News Service about this international project.
June 5, 2026
‘In the Age of Technology, It Is Interesting to Look into the Past and Think about What We Can Take from It
Polina Tabakova decided to apply for a Philology degree at HSE in Nizhny Novgorod because she grew up in Mari El and did not want to move far away from the Russian forests. In an interview for the Young Scientists of HSE University project, she spoke about the genre of the campus novel, the existential drama of Kolobok, and a blackout version of Eugene Onegin.
June 5, 2026
HSE Scientists Develop Method to Compress Large Language Models Without Losing Quality
Researchers from the AI and Digital Science Institute at the HSE Faculty of Computer Science have developed a new compression method for large language models such as GPT and LLaMA that reduces their size by 25–36% without additional training or significant loss of accuracy. This is the first approach to use mathematical transformations—specifically, rotations of model weights—to make models more amenable to compression with structured matrices. The study results have been published in ACL Findings 2025. The code is available on GitHub.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

О применении метода главных компонент в задачах финансового мониторинга

Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015. Т. 17. № 2. С. 1131–1140.
Denisenko A., Крылов Г. О., Корнев И. А.
Language: Russian
Keywords: снижение размерностианализ свойств объектарайонирование региона
Similar publications
Алгоритм Laplacian Eigenmaps для точек вне обучающей выборки
Вельдяйкин Николай, Yanovich Y., В кн.: Сборник статей конференции «Информационные технологии и системы» (ИТиС'17).: ИППИ РАН, 2017. С. 74–80.
Методы снижения размерности позволяют заменить многомерные описания данных на их низкоразмерные аналоги почти без потери информации, что способно упростить построение моделей по ним в рамках машинного обучения. Как правило, программные реализации алгоритмов снижения размерности строят лишь низкоразмерные описания для точек из обучающих выборок. Однако для последующего решения задач классификации и регрессии важно уметь строить вложение ...
Added: July 10, 2021
Estimation of the signal subspace without estimation of the inverse covariance matrix
Panov V., / Series Discussion paper SFB 649 "Economic risk". 2010. No. 2010-050.
Let a high-dimensional random vector $\vX$ be represented as a sum of two components - a  signal $\vS$ that belongs to some low-dimensional linear subspace $\S$,  and a noise component $\vN$.  This paper presents a new approach for estimating the subspace $\S$ based on the ideas of the Non-Gaussian Component Analysis. Our approach avoids the ...
Added: September 3, 2015
Non-Gaussian Component Analysis: New Ideas, New Proofs, New Applications
Panov V., / Series Discussion paper SFB 649 "Economic risk". 2010. No. 2010-026.
In this article, we present new ideas concerning Non-Gaussian Component Analysis (NGCA). We use the structural assumption that a high-dimensional random vector $\vX$ can be represented as a sum of two components - a low-dimensional signal $\vS$ and a noise component $\vN$. We show that this assumption enables us for a special representation for the ...
Added: September 3, 2015
Сокращение размерности данных в задачах имитационного моделирования
Агалаков Ю. Г., Bernstein A., Информационные технологии и вычислительные системы 2012 № 3 С. 3–17
Рассматриваются задачи интеллектуального анализа данных, которые необходимо решать в технологии предсказательного моделирования. Для уменьшения сложности решения этих задач в технологии предсказательного моделирования используются решения задач снижения размерности, которые должны удовлетворять ряду дополнительных условий. В статье обсуждаются эти дополнительные требования и сформулированы соответствующие новые нетрадиционные постановки задач снижения размерности. ...
Added: January 24, 2013
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit