Семинар 10. Матричная задача Прокруста — неожиданные применения и новые алгоритмы
Докладчик: Максим Владимирович Рахуба (https://scholar.google.com/citations?user=-WOI9p8AAAAJ&hl=ru&oi=ao) — к.ф.-м.н., заведующий лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении НИУ ВШЭ О чём пойдёт речь? Матричная задача Прокруста — это задача поиска наилучшей ортогональной матрицы, приближающей заданную. Несмотря на простую формулировку, она находит применение в самых разных областях: от квантовой химии до методов оптимизации в машинном обучении. На семинаре обсудим: 1) Как эффективно решать классическую задачу Прокруста 2) Новые итерационные методы, позволяющие учитывать дополнительные ограничения 3) Как эти подходы используются для сжатия нейросетей и других прикладных задач P.S. Данный семинар основан на двух работах: https://arxiv.org/pdf/2506.10935 https://arxiv.org/pdf/2506.02818
Докладчик: Максим Владимирович Рахуба (https://scholar.google.com/citations?user=-WOI9p8AAAAJ&hl=ru&oi=ao) — к.ф.-м.н., заведующий лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении НИУ ВШЭ О чём пойдёт речь? Матричная задача Прокруста — это задача поиска наилучшей ортогональной матрицы, приближающей заданную. Несмотря на простую формулировку, она находит применение в самых разных областях: от квантовой химии до методов оптимизации в машинном обучении. На семинаре обсудим: 1) Как эффективно решать классическую задачу Прокруста 2) Новые итерационные методы, позволяющие учитывать дополнительные ограничения 3) Как эти подходы используются для сжатия нейросетей и других прикладных задач P.S. Данный семинар основан на двух работах: https://arxiv.org/pdf/2506.10935 https://arxiv.org/pdf/2506.02818