Молчанов Дмитрий Александрович
- Научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Лаборатория компании Самсунг
- Приглашенный преподаватель:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
Полномочия / обязанности
Проведение исследований в области нейробайесовских методов, работа над индустриальными проектами лаборатории, написание научных статей
Образование
Бакалавриат: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика»
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; программа "Прикладная математика и информатика"; 4-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2017/2018 уч. год)
Публикации5
- Препринт Molchanov D., Kharitonov V., Artem Sobolev, Vetrov D. Doubly Semi-Implicit Variational Inference / Cornell University. Series arxiv.org "stat.ML". 2018.
- Глава книги Ashukha A., Vetrov D., Molchanov D., Neklyudov K. O., Atanov A. Uncertainty Estimation via Stochastic Batch Normalization, in: Workshop of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR).. , 2018.
- Препринт Kharitonov V., Molchanov D., Vetrov D. Variational Dropout via Empirical Bayes / Cornell University. Series arxiv.org "stat.ML". 2018.
- Глава книги Neklyudov K. O., Molchanov D., Ashukha A., Vetrov D. Structured Bayesian Pruning via Log-Normal Multiplicative Noise, in: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). Montreal : Curran Associates, 2017. P. 6776-6785.
- Глава книги Molchanov D., Ashukha A., Vetrov D. Variational Dropout Sparsifies Deep Neural Networks, in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2017) Vol. 70. Sydney : , 2017. P. 2498-2507.
Опыт работы
Март 2017 - Декабрь 2017: Стажер-исследователь, Яндекс
Март 2017 - Настоящее время: Стажер-исследователь, Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов, НИУ ВШЭ
В учебном центре "Вороново" прошел третий семинар по машинному обучению
20-22 апреля в учебном центре “Вороново” состоялся третий выездной семинар по машинному обучению, который организует департамент больших данных и информационного поиска ФКН. Цель таких выездов — обмен актуальными знаниями о самых разных направлениях машинного обучения, а также обсуждение совместных проектов по data science преподавателями и студентами Вышки.
Два доклада от ФКН представлены на международной конференции NIPS 2017
Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходила с 4 по 9 декабря в Лонг Бич, США.
Как настроить нейронную сеть меньшего размера без потери качества
Сотрудники факультета компьютерных наук ВШЭ представили доклады на крупнейшей международной конференции в области машинного обучения Neural Information Processing Systems (NIPS).
Faculty of Computer Science Staff Attend International Conference on Machine Learning
On August 6-11 the 34th International Conference on Machine Learning was held in Sydney, Australia. This conference is ranked A* by CORE, and is one of two leading conferences in the field of machine learning. It has been held annually since 2000, and this year, more than 1,000 participants from different countries took part.
Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017
С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.
Статья сотрудников лаборатории принята на конференцию ICML
Статья стажеров-исследователей лаборатории Дмитрия Молчанова и Арсения Ашуха и заведующего лабораторией Дмитрия Ветрова принята на крупнейшую мировую конференцию по машинному обучению ICML'17. В работе получен самый современный результат в области разреживания нейронных сетей с помощью применения байесовского подхода.
