Кодрян Максим Станиславович
- Младший научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Центр глубинного обучения и байесовских методов
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2019 году.
Полномочия / обязанности
Веду исследования в таких областях, как глубинное обучение, оптимизация, байесовские методы
Образование
- 2020
Магистратура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Магистр»
- 2018
Бакалавриат: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: ВМК, специальность «Прикладная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»
Достижения и поощрения
- Благодарность факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (август 2022)
Надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2021-2024)
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Методы оптимизации в машинном обучении (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
Публикации7
- Глава книги Nakhodnov M., Kodryan M., Lobacheva E., Vetrov D. Loss function dynamics and landscape for deep neural networks trained with quadratic loss, in: Doklady Mathematics Vol. 106. Issue 1: Supplement. Pleiades Publishing, Ltd. (Плеадес Паблишинг, Лтд), 2023. P. 43-62.
- Глава книги Kodryan M., Kropotov D., Vetrov D. MARS: Masked Automatic Ranks Selection in Tensor Decompositions, in: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023), Volume 206 Vol. 206. Valencia : PMLR, 2023. P. 3718-3732.
- Глава книги Kodryan M., Lobacheva E., Nakhodnov M., Vetrov D. Training Scale-Invariant Neural Networks on the Sphere Can Happen in Three Regimes, in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022. Curran Associates, Inc., 2022. P. 14058-14070.
- Глава книги Lobacheva E., Kodryan M., Chirkova N., Malinin A., Vetrov D. On the Periodic Behavior of Neural Network Training with Batch Normalization and Weight Decay, in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021). Curran Associates, Inc., 2021. P. 21545-21556.
- Препринт Kodryan M., Kropotov D., Vetrov D. MARS: Masked Automatic Ranks Selection in Tensor Decompositions / First Workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning, 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020). Series QTNML 2020 "First Workshop on Quantum Tensor Networks in Machine Learning, NeurIPS 2020". 2020.
- Глава книги Lobacheva E., Chirkova N., Kodryan M., Vetrov D. On Power Laws in Deep Ensembles, in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). Curran Associates, Inc., 2020. P. 2375-2385.
- Глава книги Kodryan M., Grachev A., Ignatov D. I., Vetrov D. Efficient Language Modeling with Automatic Relevance Determination in Recurrent Neural Networks, in: Proceedings of the 4th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP-2019) Issue W19-43. Florence, Italy: Association for Computational Linguistics, 2019. P. 40-48. doi
Опыт работы
Январь 2021 — наст. время Центр глубинного обучения и байесовских методов, НИУ ВШЭ, Москва
Москва Август 2019 — Декабрь 2020 Совместная лаборатория Самсунг-ВШЭ,
Июнь 2017 — Март 2019 Samsung R&D Institute Russia, Москва
Десять статей исследователей ФКН приняты на конференцию NeurIPS 2021
35-ая конференция NeurIPS 2021 (Conference on Neural Information Processing Systems) — одна из крупнейших в мире конференций по машинному обучению и нейронным сетям, которая проводится с 1989 года. В 2021 году конференция проходит онлайн 6-14 декабря.
Три статьи сотрудников ФКН приняты на конференцию NeurIPS — 2020
NeurIPS, одна из крупнейших в мире конференций по машинному обучению, всегда пользуется большой популярностью, и в этом году на нее было подано 9 454 статьи, а принято — 1900. Среди них — три статьи сотрудников ФКН.
Статья сотрудников Лаборатории компании Самсунг принята на ведущую конференцию NeurIPS
Устный доклад сотрудников Лаборатории на одной из крупнейших конференций по ИИ.