Осокин Антон Александрович
- Ведущий научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Лаборатория компании Самсунг
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
Образование, учёные степени
- 2014
Кандидат 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»
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
Октябть 2012 – Сентрябрь 2014
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.
- 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. 1-12.
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., Lukasewitz I., Dokania P., Alayrac J., 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. 593-602.
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
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
20101
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).
Welcome Aboard: Tenure-Track Introductions
Every year The HSE Look continues its tradition of welcoming newly recruited international faculty via short summaries about their positions and research interests. In the 34th issue we introduce the tenure-track faculty members, and in November you can learn more about post-doctoral researchers who are starting their work at HSE this fall.
