Ivan Oseledets
МГУ
- Tensor decomposition and applications
- Matrix Theory and Algorithms
- Model Reduction and Neural Networks
- Neural Networks and Applications
- Sparse and Compressive Sensing Techniques
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Tensor decomposition and applications; Matrix Theory and Algorithms; Model Reduction and Neural Networks; Neural Networks and Applications; Sparse and Compressive Sensing Techniques.
Последние работы
Все 459 в OpenAlexTensor-Train Decomposition2011 · аннотациясвернуть
A simple nonrecursive form of the tensor decomposition in d dimensions is presented. It does not inherently suffer from the curse of dimensionality, it has asymptotically the same number of parameters as the canonical…
Unifying time evolution and optimization with matrix product states2016 · аннотациясвернуть
We show that the time-dependent variational principle provides a unifying framework for time-evolution methods and optimization methods in the context of matrix product states. In particular, we introduce a new…
- TT-cross approximation for multidimensional arrays2009
Breaking the Curse of Dimensionality, Or How to Use SVD in Many Dimensions2009 · аннотациясвернуть
For d-dimensional tensors with possibly large d>3, an hierarchical data structure, called the Tree-Tucker format, is presented as an alternative to the canonical decomposition. It has asymptotically the same (and…
- Tensor Networks for Dimensionality Reduction and Large-scale Optimization: Part 1 Low-Rank Tensor Decompositions2016
- Memory-efficient backpropagation through large linear layers2026
- Beyond majority voting: a new framework for evaluating AI diagnostic systems against expert consensus2026
- Exploring specialization and sensitivity of convolutional neural networks in the context of simultaneous image augmentations2026
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Ivan Oseledets! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Tensor-Train Decomposition» (2011) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.