Виталий Булыгин

Получил степень кандидата физико-математических наук в Харьковском национальном университете имени В.Н. Каразина по специальности Математическое моделирование и численные методы в 2010 году. С 2006 по 2014 годы занимался развитием численных методов в теории сингулярных и гиперсингулярных интегральных уравнений и моделированием задач аэродинамики и радиофизики. С 2014 года работает в Samsung R&D Institute Ukraine над проектами, связанными с решением различных задач компьютерного зрения и машинного обучения. Сферы интереса : сверточные нейронные сети, интегральные уравнения, методы компьютерного зрения.

Доклад

Тема: Использование низкоранговой регуляризации для ускорения свёрточных нейронных сетей

О чем: Благодаря избыточности (корреляции) между фильтрами в свёрточных нейронных сетях, можно аппроксимировать веса исходных 4D тензоров через базис очень низкого ранга. Методы низкоранговой аппроксимации напрямую раскладывают исходную большую модель на компактную модель с более легковесными слоями. Данные подходы устраняют избыточность в ядрах свертки и ускоряют CNN.