Осокин Антон Александрович
- Ведущий научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Научно-учебная лаборатория компании Яндекс
- Доцент:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
- Научно-педагогический стаж: 6 лет.
Образование, учёные степени
- 2014Кандидат физико-математических наук: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность 01.01.09 «Дискретная математика и математическая кибернетика», тема диссертации: Субмодулярная релаксация в задаче минимизации энергии марковского случайного поля
- 2010
Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: вычислительной математики и кибернетики (ВМК), специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «математик, системный программист»
Опыт работы
École Normale Supérieure & INRIA, Париж, Франция
Computer Science Department
Postdoctoral researcher in WILLOW project-team
Октябрь 2016 – Август 2017
École Normale Supérieure & INRIA, Париж, Франция
Computer Science Department
Postdoctoral researcher in SIERRA project-team
Октябрь 2014 – Сентябрь 2016
МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Факультет вычислительной математики и кибернетики
Ассистент кафедры математических методов прогнозирования
Октябрь 2012 – Сентябрь 2014
Информация*
- Общий стаж: 6 лет
- Научно-педагогический стаж: 6 лет
- Преподавательский стаж: 6 лет
Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки
20211
Глава книги Saparina I., Osokin A. SPARQLing Database Queries from Intermediate Question Decompositions, in: Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Association for Computational Linguistics, 2021. P. 8984-8998. doi
20201
Глава книги Osokin A., Sumin D., Lomakin V. OS2D: One-Stage One-Shot Object Detection by Matching Anchor Features, in: Computer Vision – ECCV 2020; 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XV Vol. 12360. NY : Springer, 2020. doi P. 635-652. doi
20183
- Глава книги Shpakova T., Bach F., Osokin A. Marginal Weighted Maximum Log-likelihood for Efficient Learning of Perturb-and-Map models, in: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018). , 2018. P. 1-11.
- Глава книги Struminsky K., Lacoste-Julien S., Osokin A. Quantifying Learning Guarantees for Convex but Inconsistent Surrogates, in: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NIPS 2018). , 2018. P. 1-9.
- Глава книги Leblond R., Alayrac J., Osokin A., Lacoste-Julien S. SEARNN: Training RNNs with global-local losses, in: Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR 2018). , 2018. P. 1-16.
20172
- Глава книги Osokin A., Chessel A., Carazo Salas R. E., Vaggi F. GANs for Biological Image Synthesis, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017). Venice : IEEE, 2017. P. 2252-2261. doi
- Глава книги Osokin A., Bach F., Lacoste-Julien S. On Structured Prediction Theory with Calibrated Convex Surrogate Losses, in: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). Montreal : Curran Associates, 2017. P. 302-313.
20162
- Глава книги Bartunov S., Kondrashkin D., Osokin A., Vetrov D. Breaking Sticks and Ambiguities with Adaptive Skip-gram, in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of The International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016) Vol. 51. Cadiz : , 2016. P. 130-138.
- Глава книги Osokin A., Alayrac J., Lukasewitz I., Dokania P., Lacoste-Julien S. Minding the Gaps for Block Frank-Wolfe Optimization of Structured SVMs, in: Proceedings of Machine Learning Research. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML 2016) Vol. 48. NY : , 2016. P. 885-925.
20153
- Глава книги Vu T., Osokin A., Laptev I. Context-Aware CNNs for Person Head Detection, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2015). Santiago de Chile : IEEE, 2015. P. 2893-2901. doi
- Статья Osokin A., Vetrov D. Submodular Relaxation for Inference in Markov Random Fields // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2015. Vol. 37. No. 7. P. 1347-1359.
- Глава книги Novikov A., Podoprikhin D., Osokin A., Vetrov D. Tensorizing Neural Networks, in: Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015). NY : Curran Associates, 2015.
20142
- Глава книги Osokin A., Kohli P. Perceptually Inspired Layout-Aware Losses for Image Segmentation, in: Lecture Notes in Computer Science. Proceedings of the 13th European Conference on Computer Vision (ECCV 2014) Vol. 8690. Part 2. Zürich : Springer, 2014. P. 663-678. doi
- Глава книги Vetrov D., Osokin A., Novikov A., Rodomanov A. Putting MRFs on a Tensor Train, in: JMLR Workshop and Conference Proceedings Issue 32: Proceedings of The 31st International Conference on Machine Learning. Beijing : Microtome Publishing, 2014. P. 811-819.
20131
Глава книги Kohli P., Osokin A., Jegelka S. A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2013). Portland : IEEE, 2013. P. 1971-1978. doi
20122
- Статья Delong A., Osokin A., Isack H. N., Boykov Y. Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs // International Journal of Computer Vision. 2012. Vol. 96. No. 1. P. 1-27. doi
- Глава книги Delong A., Veksler O., Osokin A., Boykov Y. Minimizing sparse high-order energies by submodular vertex-cover, in: Advances in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS 2012). Lake Tahoe : Curran Associates, Inc., 2012.
20111
Глава книги Osokin A., Vetrov D., Kolmogorov V. Submodular decomposition framework for inference in associative Markov networks with global constraints, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2011). Colorado Springs : IEEE, 2011. P. 1889-1896. doi
20101
Глава книги Delong A., Osokin A., Isack H. N., Boykov Y. Fast approximate energy minimization with label costs, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010). San Francisco : IEEE, 2010. P. 2173-2180. doi
Научный руководитель диссертационных исследований
на соискание учёной степени кандидата наук
- 1Сапарина И. О. Нейросетевой синтез программ по описанию на естественном языке (aспирантура: 2-й год обучения)
- 2Яруллин Р. И. Модели структурного обучения в задаче классификации текста с пересекающимися классами (aспирантура: 3-й год обучения)
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Глубинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
Глубинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
Глубинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Рус
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
Современные методы анализа данных: Глубинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)Рус