Aleksandr Beznosikov
МФТИ
- Stochastic Gradient Optimization Techniques
- Sparse and Compressive Sensing Techniques
- Advanced Optimization Algorithms Research
- Privacy-Preserving Technologies in Data
- Distributed Control Multi-Agent Systems
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Stochastic Gradient Optimization Techniques; Sparse and Compressive Sensing Techniques; Advanced Optimization Algorithms Research; Privacy-Preserving Technologies in Data; Distributed Control Multi-Agent Systems.
Последние работы
Все 124 в OpenAlexOn Biased Compression for Distributed Learning2020 · аннотациясвернуть
In the last few years, various communication compression techniques have emerged as an indispensable tool helping to alleviate the communication bottleneck in distributed learning. However, despite the fact biased…
- Recent Theoretical Advances in Decentralized Distributed Convex Optimization2022
- Randomized Gradient-Free Methods in Convex Optimization2023
Smooth monotone stochastic variational inequalities and saddle point problems: A survey2023 · аннотациясвернуть
This paper is a survey of methods for solving smooth, (strongly) monotone stochastic variational inequalities. To begin with, we present the deterministic foundation from which the stochastic methods eventually evolved.…
- Distributed Saddle-Point Problems Under Data Similarity2021
- Hierarchical Mixture of Experts with Two-Stage Optimization2026
Methods for solving variational inequalities with Markovian stochasticity2026 · аннотациясвернуть
In this paper, we present a novel stochastic method for solving variational inequalities (VI) in the context of Markovian noise. By leveraging Extragradient technique, we can productively solve VI optimization problems…
- Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation2026
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Aleksandr Beznosikov! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «On Biased Compression for Distributed Learning» (2020) — 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.