Крошнин Алексей Владимирович
- Старший научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
Образование, учёные степени
- 2022PhD: Лионский университет
- 2018
Магистратура: Московский физико-математический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Магистр»
- 2016
Бакалавриат: Московский физико-математический институт (государственный университет), специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Бакалавр»
Публикации8
- Статья Kubentayeva M., Yarmoshik D., Persiianov M., Kroshnin Alexey, Kotliarova E., Tupitsa N., Pasechnyuk D., Gasnikov Alexander, Shvetsov V., Baryshev L., Shurupov A. Primal-dual gradient methods for searching network equilibria in combined models with nested choice structure and capacity constraints // Computational Management Science. 2024. Vol. 21. Article 15. doi
- Статья Kroshnin A., Eugene Stepanov, Trevisan D. Infinite multidimensional scaling for metric measure spaces // ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations. 2022. Vol. 28. Article 58. doi
- Статья Carlier G., Eichinger K., Kroshnin A. Entropic-Wasserstein Barycenters: PDE Characterization, Regularity, and CLT // SIAM Journal on Mathematical Analysis. 2021. Vol. 53. No. 5. P. 5880-5914. doi
- Статья Klochkov Y., Kroshnin A., Zhivotovskiy N. Robust k-means clustering for distributions with two moments // Annals of Statistics. 2021. Vol. 49. No. 4. P. 2206-2230. doi
- Статья Kroshnin A., Spokoiny V., Suvorikova A. Statistical inference for Bures-Wasserstein barycenters // Annals of Applied Probability. 2021. Vol. 31. No. 3. P. 1264-1298. doi
- Глава книги Kroshnin A., Tupitsa Nazarii, Dvinskikh D., Dvurechensky P., Gasnikov Alexander, Uribe C. A. On the Complexity of Approximating Wasserstein Barycenters, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 97: International Conference on Machine Learning, 9-15 June 2019, Long Beach, California, USA. PMLR, 2019. P. 3530-3540.
- Глава книги Dvurechensky P., Gasnikov A., Kroshnin A. Computational optimal transport: Complexity by accelerated gradient descent is better than by Sinkhorn's algorithm, in: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (2018) Vol. 80. PMLR, 2018. P. 1367-1376.
- Статья Kroshnin A. Fréchet Barycenters in the Monge-Kantorovich Spaces // Journal of Convex Analysis. 2018. Vol. 25. No. 4. P. 1371-1395.