Грицаев Тимофей Григорьевич
- Приглашенный преподаватель: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2025 году.
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Deep Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 2, 3 модуль)Анг
- Deep Learning 1 (Бакалавриат направление: 38.03.01 Экономика; 3-й курс, 2, 3 модуль)Анг
- Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика, 38.03.01 Экономика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет социальных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика, 37.03.01 Психология, 38.03.04 Государственное и муниципальное управление, 39.03.01 Социология, 41.03.04 Политология; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Машинное обучение 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 3, 4 модуль)рус
Авторские права и патенты
| № п/п | Номер РИД | Вид РИД | Наименование РИД | Сведения о регистрации | Авторы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.0091-2025 | Программа для ЭВМ | gflownet-tlm: Программа реализации алгоритмов обучения обратной политики в GFlowNets в задачах генерации молекул и бинарных последовательностей | 2025694082 | Самсонов Сергей Владимирович, Морозов Никита Витальевич, Тяпкин Даниил Николаевич, Грицаев Тимофей Григорьевич |
Опыт работы
- Стажер в команде "Машинное обучение в Браузере" Яндекс
- Стажер-исследователь, Высшая Школа Экономики
13
нояб.
2025
HSE Scientists Optimise Training of Generative Flow Networks
Researchers at the HSE Faculty of Computer Science have optimised the training method for generative flow neural networks to handle unstructured tasks, which could make the search for new drugs more efficient. The results of their work were presented at ICLR 2025, one of the world’s leading conferences on machine learning. The paper is available at Arxiv.org.
21
авг.
2025
Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.