?
Recent Theoretical Advances in Non-Convex Optimization
Danilova M., Двуреченский П. Е., Гасников А. В., Горбунов Э. А., Sergey Guminov, Kamzolov D., Шибаев И. А.
Ключевые слова: non-convex optimization
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.
Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.
Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 20584.
Добавлено: 9 сентября 2025 г.
Юдин Н. Е., Гасников А. В., Компьютерные исследования и моделирование 2024 Т. 16 № 7 С. 1829–1840
Предлагается семейство методов Гаусса–Ньютона для решения оптимизационных задачи систем нелинейных уравнений, основанное на идеях использования верхней оценки нормы невязки системы уравнений и квадратичной регуляризации. В работе представлено развитие схемы метода трех квадратов с добавлением моментного члена к правилу обновления искомых параметров в решаемой задаче. Получившаяся схема обладает несколькими замечательными свойствами. Во-первых, в работе алгоритмически описано ...
Добавлено: 29 декабря 2024 г.
Schechtman S., Тяпкин Д. Н., Muehlebach M. и др., , in: Proceedings of Machine Learning Research: Volume 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, IndiaVol. 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, India.: PMLR, 2023. P. 1228–1258.
Добавлено: 1 декабря 2023 г.
Горбунов Э. А., Burlachenko K., Li Z. и др., , in: Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021)Vol. 139.: PMLR, 2021. Ch. 139 P. 3788–3798.
Добавлено: 25 октября 2021 г.
Тупица Н. К., Двуреченский П. Е., Гасников А. В. и др., Journal of Inverse and Ill-posed problems 2021 Vol. 29 No. 5 P. 721–739
Добавлено: 29 сентября 2021 г.
Eduard Gorbunov, Bibi A., Sener O. и др., , in: Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020).: ICLR, 2020. P. 1–28.
Добавлено: 7 декабря 2020 г.
Bergou E. H., Eduard Gorbunov, Richtarik P., SIAM Journal on Optimization 2020 Vol. 30 No. 4 P. 2726–2749
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Guminov S., Нестеров Ю. Е., Двуреченский П. Е. и др., Doklady Mathematics 2019 Vol. 99 No. 2 P. 125–128
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Bogolubsky L., Двуреченский П. Е., Гасников А. В. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016).: NY: Curran Associates, 2016. P. 4914–4922.
Добавлено: 31 октября 2020 г.
Nesterov Y., Гасников А. В., Guminov S. и др., Optimization Methods and Software 2021 Vol. 36 No. 4 P. 773–810
Добавлено: 4 августа 2020 г.