• 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
9 июля 2026 г.
При взгляде на свое лицо мужчины забывают обо всем
В эксперименте с участием 15 здоровых мужчин ученые НИУ ВШЭ проанализировали, как фазы сердечного цикла влияют на возбудимость моторной коры, когда человек смотрит на собственную фотографию или лица незнакомых людей. Исследователи обнаружили, что в случае с собственным изображением мозг слабее считывает сигналы сердца — их влияние на кору снижается, хотя ожидалось, что внимание к себе, наоборот, усилит чувствительность к внутренним сигналам тела. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Signal Processing.
9 июля 2026 г.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
8 июля 2026 г.
Экономисты ВШЭ нашли способ эффективнее бороться с курением
Экономисты НИУ ВШЭ изучили, как курильщики реагируют на изменение цен на сигареты. При росте цен на табак потребление не всегда сокращается. Расходы могут даже вырасти: по оценкам экономистов НИУ ВШЭ, снижение доступности сигарет на 1% приводит к увеличению трат на табак на 0,28%. Поэтому, чтобы сокращать курение, цены на табачные изделия должны расти быстрее доходов населения. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вопросы статистики».

 

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
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: From local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Щур Л. Н., Deng Y., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 Article 014101
Добавлено: 6 июля 2026 г.
Proceedings of the 9th International School-Seminar on Nonlinear Analysis and Extremal Problems (NLA-2026). Irkutsk, Russia, June 22–26, 2026. Irkutsk : ISDCT SB RAS, 2026, 326 p.
Irkutsk: ISDCT SB RAS, 2026.
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Журнал Телекоммуникации №1 за 2026
М.: Наука и технологии, 2026.
«Телекоммуникации» ежемесячный рецензируемый производственный, информационно-аналитический и учебно-методический журнал выходит в свет с июля 2000 г. Для руководителей и работников промышленности, научно-исследовательских и проектно-конструкторских институтов, высших учебных заведений, аспирантов и студентов, а также для специалистов, разрабатывающих, выпускающих и эксплуатирующих средства телекоммуникаций. Новости разработок и производства, прогнозы развития, защита информации, Нормативные, справочные, аналитические и учебно-методические материалы. Переход к глобальному информационному ...
Добавлено: 4 июля 2026 г.
"Труды МФТИ" Том 17, № 4 (68) (2025)
МФТИ, 2025.
абота  редакции  научного журнала «Труды Московского физико-технического института» (кратко «Труды МФТИ»), редакционной коллегии и редакционного совета осуществляется в соответствии с Положением, утвержденным ректором института. В состав редакционной коллегии входят руководители института, факультетов, институтских и факультетских кафедр. Главный редактор журнала —президент МФТИ, член-корр. РАН Кудрявцев Н.Н.   Журнал «Труды МФТИ» входит в базу данных РИНЦ (Российский Индекс Научного Цитирования) и доступен в электронной ...
Добавлено: 4 июля 2026 г.
Modulation Recognition for Industrial Internet of Things Communication Signals Under Few-Shot Conditions Based on Attention Mechanism and Relation Network
Hualin M., Jie Z., Jerome Y. и др., Journal of Internet Technology 2026 Vol. 27 No. 3 P. 367–382
Добавлено: 3 июля 2026 г.
Кодовые конструкции на базе обобщенных каскадных кодов для систем связи, использующих прием на основе порядковых статистик
Осипов Д. С., Информационно-управляющие системы 2026 № 3 С. 49–62
Введение: во многих проектируемых в настоящее время и перспективных системах связи методы оценивания характеристик канала и управления мощностью сигнала, разработанные для систем связи предыдущих поколений, не могут обеспечить требуемую точность оценивания и выравнивания мощности сигналов на приемном конце. Одним из вариантов решения этой проблемы является использование методов приема на основе порядковых статистик, которые не требуют управления мощностью ...
Добавлено: 3 июля 2026 г.
Graph Games and Logic Design. Recent Developments and Further Directions. (TREN, volume 66)
Springer, 2026.
Добавлено: 30 июня 2026 г.
On Ω-stable 3-diffeomorphism with a solid or thickened surfaced basic set
Починка О. В., Баринова М. К., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 228 P. 1–8
Добавлено: 30 июня 2026 г.
Почти пустые симплексы и полиэдры Клейна
Герман О. Н., Илларионов А. А., Известия РАН. Серия математическая 2026 Т. 90 № 3 С. 3–18
Пусть симплекс с целочисленными вершинами - содержащий ровно одну целочисленную точку, отличную от своих вершин. В работе доказывается, что если точка находится во внутренности симплекса или в относительной внутренности некоторой гиперграни симплекса, то объем симплекса ограничен величиной, зависящей только от размерности, в противном случае объем симплекса может быть сколь угодно большим. Этот результат применяется для вывода асимптотической формулы для среднего числа вершин полиэдров ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
The 12th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2025)
Netherlands: ScienceDirect, 2025.
Добавлено: 28 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.
Touching the Limits of a Dataset in Video-Based Facial Expression Recognition
Чураев Е. Н., Савченко А. В., , in: 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2021. P. 633–638.
Добавлено: 7 октября 2021 г.
Some Features of Sentiment Analysis for Russian Language Posts and Comments from Social Networks
Sidorov Nikita, Slastnikov Sergey, Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1–6
Добавлено: 2 февраля 2021 г.
Deep convolutional neural networks capabilities for binary classification of polar mesocyclones in satellite mosaics
Криницкий М. А., Вереземская П. С., Гращенков К. В. и др., Atmosphere 2018 Vol. 9 No. 426 P. 1–23
Добавлено: 26 ноября 2020 г.
Sentiment analysis of product reviews in Russian using convolutional neural networks
Сметанин С. И., Комаров М. М., , in: 2019 IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2.: The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. , 2019. P. 482–486.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Deep Learning Approaches for Understanding Simple Speech Commands
Solovyev R. A., Vakhrushev M., Radionov A. и др., , in: 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO).: IEEE, 2020. Ch. 9088863 P. 688–693.
Добавлено: 19 сентября 2020 г.
Optimization of Gain in Symmetrized Itakura-Saito Discrimination for Pronunciation Learning
Савченко А. В., Савченко Л. В., Savchenko V., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, (Т. 12095).: Cham: Springer, 2020. Ch. 30 P. 440–454.
Добавлено: 2 сентября 2020 г.
Распознавание изолированных слов на основе взвешенного голосования дикторозависимых нейросетевых моделей
Савченко Л. В., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 5 С. 290–296
В статье рассматривается задача распознавания изолированных слов с помощью методов глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Предложено выполнить дообучение сетей для проведения адаптации акустических моделей на голос диктора с использованием малого числа произнесенных им реализаций эталонных слов. Для понижения вероятности ошибочного распознавания рассматривается комбинирование нескольких различных дообученных дикторозависимых нейросетевых моделей. ...
Добавлено: 2 сентября 2020 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 конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору