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

The Sobolev space W_2^{1/2}: Simultaneous improvement of functions by a homeomorphism of the circle

Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787

Добавлено: 14 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Symmetric Cubic Polynomials

Blokh A., Oversteegen L., Selinger N. и др., Arnold Mathematical Journal 2025 Vol. 12 No. 1 P. 1–40

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Игры на сетях с линейным наилучшим ответом: модели и методы управления

Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118

Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface

Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Архимед: научно-методический сборник

М.: ООО «Макс Пресс», 2026.

В настоящем сборнике представлены тезисы докладов участников семинара "Интеграция основного и дополнительного физико-математического образования", проходившего 11 февраля 2026 года в ГБОУ Школа №2007 ФМШ г. москвы, а также другие публикации, посвящённые вопросам дополнительного физико-математического образования. ...

Добавлено: 11 мая 2026 г.

A two-point phase recovering from holographic data on a single plane

Novikov R., Сивкин В. Н., Inverse Problems 2026 Vol. 42 No. 4 Article 045009

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Multivariate Newton interpolation in downward closed spaces reaches the optimal Bernstein–Walsh approximation rate

Hecht M., Hofmann P., Wicaksono D. и др., IMA Journal of Numerical Analysis 2026 Vol. 00 P. 1–30

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026

Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 10 мая 2026 г.

От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194

С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like

Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect

Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Weighted Chernoff Information and Optimal Loss Exponent in Context-Sensitive Hypothesis Testing

Кельберт М. Я., Kalimulina E. Y., Entropy 2026 Vol. 28 Article 536

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Calogero–Sutherland hyperbolic system and Heckman–Opdam $$\mathfrak {gl}_n$$ gl n hypergeometric function

Белоусов Н. М., Черепанов Л. К., Деркачов С. Э. и др., Selecta Mathematica, New Series 2026 Vol. 32 Article 44

Добавлено: 6 мая 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.