ИСТИНА

Кропотов Дмитрий Александрович пользователь ответственный

МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования, научный сотрудник, с 1 октября 2014

Прежние места работы (Нажмите для отображения)

МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования, ответственный по системе

Соавторы: Ветров Д.П., Осокин А.А., Анохин К.В., Конушин А.С., Докукин А.А., Ломакина-Румянцева Е., Ptashko N.O., Anton R., Lebedev A., Sen’ko O.V., Воронин П.А., Галатенко В.В., Елшин Д.А. показать полностью..., Журавлев Ю.И., Киселева Н.Н., Пташко Н.О., Hassner T., Izmailov P., Wolf L., Бирюков А.С., Бобров Е.А., Зарайская И.Ю., Касперский И.Е., Подольский В.Е., Родоманов А.О., Рязанов В.В., Сенько О.В., Синдеев М.С., Alexander N., Katerinochkina N.N., Kuznetsova A.V., Laptev D., Lomakina-Rumyantseva E., Lu H., Machak G.N., Nedzved A., Romanov M.Y., Tolstov I.V., Troshin S., Vasiliev O., Vasil’ev O.M., Zaev D., Александров В.В., Афонин А.В., Байкова О.М., Баранов А.П., Бармин В.В., Белоусов А., Белоцерковский А.В., Буданов В.М., Васильев О.М., Волков С.И., Галатенко А.В., Гаркавенко В.А., Голубина К.А., Голухов Г.Н., Гусев Д.В., Дубров В.Э., Ефремов А.В., Жаворонкова Е.Н., Зуев Д.В., Кодрян М.С., Козорезов Ю.Ю., Кусов И.С., Макаровец Н.А., Мамонов П.А., Мартыненко Ю.Г., Молчанова О.П., Назаренко (Зыкова) Т.В., Октябрьская Л.В., Панарин В.М., Перов Ю.Л., Позднышева Ю.А., Садовничий В.А., Сауров А.Н., Сенчик Д.К., Соколов М.Э., Соколова Л.М., Солодов В.В., Солодова Р.Ф., Староверов В.М., Суханов В.С., Темлянцев А.В., Тихонова К.В., Фарион Е.В., Царенко А.С., Черепов А.Б., ЮдинЮ Н.

57 статей, 2 книги, 5 докладов на конференциях, 6 тезисов докладов, 8 НИР, 1 научный отчёт, 1 награда, 2 членства в программных комитетах, 5 учебных курсов

Количество цитирований статей в журналах по данным Web of Science: 3, Scopus: 33
РИНЦ:

IstinaResearcherID (IRID): 6766562

ResearcherID: X-8230-2018

Scopus Author ID: 56414713100

ORCID: 0000-0002-0970-5184

Деятельность

---

• Статьи в журналах

  • 
    • 2022 Massive MIMO Adaptive Modulation and Coding Using Online Deep Learning Algorithm
    • Bobrov Evgeny, Kropotov Dmitry, Lu Hao, Zaev Danila
    • в журнале IEEE Communications Letters, издательство Institute of Electrical and Electronics Engineers (Piscataway, NJ, United States), том 26, № 4, с. 818-822 DOI
  • • 2022 Study on precoding optimization algorithms in massive MIMO system with multi-antenna users
    • Bobrov Evgeny, Kropotov Dmitry, Troshin Sergey, Zaev Danila
    • в журнале Optimization Methods and Software, издательство Taylor & Francis (United Kingdom), с. 1-16 DOI
  • 
    • 2020 A randomized coordinate descent method with volume sampling
    • Anton Rodomanov, Dmitry Kropotov
    • в журнале SIAM Journal on Optimization, издательство Society for Industrial and Applied Mathematics (United States), том 30, № 3, с. 1878-1904 DOI
  • • 2018 Scalable Gaussian Processes with Billions of Inducing Inputs via Tensor Train Decomposition
    • Pavel Izmailov, Alexander Novikov, Dmitry Kropotov
    • в журнале Proceedings of Machine Learning Research, том 84, с. 726-735
  • • 2017 Faster variational inducing input Gaussian process classification
    • Izmailov P., Kropotov D.
    • в журнале Machine Learning and Data Analysis, том 3, № 1 DOI
  • • 2016 A Superlinearly-Convergent Proximal Newton-type Method for the Optimization of Finite Sums
    • Anton Rodomanov, Dmitry Kropotov
    • в журнале Journal of Machine Learning Research, издательство MIT Press (United States), том 48, с. 2597-2605
  • 
    • 2012 Computer-aided design of AD 2X 2 intermetallics with a ThCr 2Si 2-type of crystal structure
    • Kiselyova N.N., Sen'ko O.V., Kropotov D.A., Dokukin A.A.
    • в журнале Russian Metallurgy (Metally), издательство Allerton Press Inc. (United States), № 7, с. 644-653 DOI
  • 
    • 2012 Computer-aided design of AD2X2 intermetallics with a ThCr2Si2-type of crystal structure
    • Kiselyova N.N., Sen’ko O.V., Kropotov D.A., Dokukin A.A.
    • в журнале Russian Metallurgy (Metally), издательство Allerton Press Inc. (United States), том 2012, № 7, с. 644-653 DOI
  • • 2012 Компьютерное конструирование интерметаллических соединений состава AB2D2 с кристаллической структурой типа ThCr2Si2
    • Киселева Н.Н., Сенько О.В., Кропотов Д.А., Докукин А.А.
    • в журнале Металлы, издательство Элиз (М.), том 4, с. 106-114
  • • 2012 Математическая калибровка данных тактильного механорецептора с помощью устойчивой линейной регрессии
    • Кропотов Д.А., Касперский И.Е., Ветров Д.П., Подольский В.Е.
    • в журнале Интеграл, издательство Энергоинвест (М.), том 2, № 64, с. 58-62
  • 
    • 2011 Variational relevance vector machine for classification and regression problems with multidimensional feature arrays
    • Kropotov D.A.
    • в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 51, № 8, с. 1441-1459 DOI
  • • 2011 Вариационный метод релевантных векторов для задач классификации и регрессии с многомерными массивами признаков
    • Кропотов Д.А.
    • в журнале Журнал вычислительной математики и математической физики, издательство ФГБУ "Издательство "Наука" (Москва), том 51, № 8, с. 1-20
  • 
    • 2010 Automatic determination of the number of components in the EM algorithm of restoration of a mixture of normal distributions
    • Vetrov D.P., Kropotov D.A., Osokin A.A.
    • в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 50, № 4, с. 733-746 DOI
  • 
    • 2010 Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data
    • Kropotov D., Vetrov D., Wolf L., Hassner T.
    • в журнале Journal of Machine Learning Research, издательство MIT Press (United States), том 13, с. 79-94
  • 
    • 2010 Variational segmentation algorithms with label frequency constraints
    • Kropotov D., Laptev D., Osokin A., Vetrov D.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 20, № 3, с. 324-334 DOI
  • • 2010 Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А.
    • в журнале Журнал вычислительной математики и математической физики, издательство ФГБУ "Издательство "Наука" (Москва), том 50, № 4, с. 1-14
  • 
    • 2009 An efficient method for feature selection in linear regression based on an extended Akaike’s information criterion
    • Vetrov D.P., Kropotov D.A., Ptashko N.O.
    • в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 49, № 11, с. 1972-1985 DOI
  • 
    • 2009 General solutions for information-based and Bayesian approaches to model selection in linear regression and their equivalence
    • Kropotov D., Vetrov D.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 19, № 3, с. 447-455 DOI
  • 
    • 2009 Relevant regressors selection by continuous AIC
    • Kropotov D., Ptashko N., Vetrov D.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 19, № 3, с. 456-464 DOI
  • 
    • 2009 Video tracking and behaviour segmentation of laboratory rodents
    • Lomakina-Rumyantseva E., Voronin P., Kropotov D., Vetrov D., Konushin A.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 19, № 4, с. 616-622
  • • 2009 О достижении компромисса между точностью и устойчивостью классификаторов в задаче выбора наилучшей ядровой функции при байесовском обучении
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О.
    • в журнале Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика, издательство Твер. гос. ун-т (Тверь), № 3 (14), с. 45-54
  • • 2009 Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщенного информационного критерия Акаике
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О.
    • в журнале Журнал вычислительной математики и математической физики, издательство ФГБУ "Издательство "Наука" (Москва), том 49, № 11, с. 1-14
  • 
    • 2007 Knowledge representation and acquisition in expert systems for pattern recognition
    • Vasil’ev O.M., Vetrov D.P., Kropotov D.A.
    • в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 47, № 8, с. 1373-1397 DOI
  • • 2007 Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов
    • Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в журнале Журнал вычислительной математики и математической физики, издательство ФГБУ "Издательство "Наука" (Москва), том 47, № 8, с. 1431-1457
  • 
    • 2006 Application of probability filter to signal processing problems
    • Vetrov D.P., Kropotov D.A.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 16, № 3, с. 478-485 DOI
  • 
    • 2005 Convex cluster stabilization of classification algorithms as a means for finding collective solutions with high generalization ability
    • Vetrov D.P., Kropotov D.A.
    • в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 45, № 7, с. 1276-1282
  • • 2005 Decision Trees Regularization Based on Stability Principle
    • Kropotov D.A., Tolstov I.V., Vetrov D.P.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 15, № 1, с. 107-109
  • • 2005 On One Method of Probabilistic Signals Filtration
    • Kropotov D.A., Vetrov D.P.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 15, № 1, с. 243-245
  • • 2005 RECOGNITION: A UNIVERSAL SOFTWARE SYSTEM FOR RECOGNITION, DATA MINING, AND FORECASTING
    • Zhuravlev Yu I., Ryazanov V.V., Senko O.V., Biryukov A.S., Vetrov D.P., Dokukin A.A., Katerinochkina N.N., Kropotov D.A., Obukhov A.S., Romanov M.Yu, Ryazanov I.V., Tolstov I.V., Chelnokov F.B.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 15, № 2, с. 476-478
  • 
    • 2005 The program system for intellectual data analysis, recognition and forecasting
    • Zhuravlev Yu I., Ryazanov V.V., Senko O.V., Biryukov A.S., Vetrov D.P., Dokukin A.A., Kropotov D.A.
    • в журнале WSEAS Transactions on Information Science and Applications, издательство WSEAS Press (Greece), том 2, № 1, с. 55-58
  • • 2005 Выпуклая кластерная стабилизация алгоритмов распознавания как способ получения коллективных решений с высокой обобщающей способностью
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в журнале Журнал вычислительной математики и математической физики, издательство ФГБУ "Издательство "Наука" (Москва), том 45, № 7, с. 1318-1325
  • • 2003 Application of the Optimal Partition Method to Higher Dimensional Problems of Survival Analysis
    • Senko O.V., Kropotov D.A., Kuznetsova A.V., Machak G.N.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 13, № 2, с. 343-344
  • • 2003 Using Expert Information in Fuzzy Expert Systems
    • Vetrov D.P., Kropotov D.A.
    • в журнале Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, издательство Pleiades Publishing, Ltd (Road Town, United Kingdom), том 13, № 2, с. 237-239

• Статьи в сборниках

  • 
    • 2023 MARS: Masked Automatic Ranks Selection in Tensor Decompositions
    • Kodryan Maxim, Kropotov Dmitry, Vetrov Dmitry
    • в сборнике Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, серия Proceedings of Machine Learning Research, место издания PMLR, том 206, с. 3718-3732
  • • 2015 A Newton-type Incremental Method with a Superlinear Rate of Convergence
    • Anton Rodomanov, Dmitry Kropotov
    • в сборнике Proceedings of NIPS Workshop on Optimization for Machine Learning
  • • 2015 Быстрый метод стохастической оптимизации второго порядка для линейных моделей в машинном обучении
    • Родоманов А.О., Кропотов Д.А.
    • в сборнике Труды 7-й традиционной всероссийской молодежной летней школы "Управление, информация и оптимизация"
  • • 2012 Вероятностная модель эпитомов для сегментации изображений и ее применение для анализа гистологических иображений срезов мозга мыши
    • Елшин Д.А., Кропотов Д.А., Ветров Д.П.
    • в сборнике Труды 14-ой Всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика", с. 179-188
  • • 2012 Эффективный метод обучения L1-регуляризованной байесовской линейной регрессии
    • Кропотов Д.А.
    • в сборнике Доклады 9-й Международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» ИОИ-2012, место издания Респ. Черногория, г. Будва, с. 126-129
  • 
    • 2011 An Interactive Method of Anatomical Segmentation and Gene Expression Estimation for an Experimental Mouse Brain Slice
    • Osokin Anton, Vetrov Dmitry, Lebedev Alexey, Galatenko Vladimir, Kropotov Dmitry, Anokhin Konstantin
    • в сборнике Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, серия Lecture Notes in Computer Science, издательство SPRINGER-VERLAG BERLIN (HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY,D-14197), том 6685, с. 86-97 DOI
  • • 2011 MRF Energy Minimization Approach with Epitomic Textural Global Term for Image Segmentation Problems
    • Elshin D., Kropotov D.
    • в сборнике Proceedings of Bilateral Russian-Indian Workshop "Emerging Applications of Computer Vision", место издания МАКС Пресс Moscow
  • • 2011 Использование эпитомного подхода в задаче автоматической сегментации гистологических изображений срезов мозга мыши
    • Елшин Д.А., Кропотов Д.А.
    • в сборнике Доклады 15-й Всероссийской конференции ММРО-15, место издания МАКС ПРЕСС Москва, с. 510-513
  • 
    • 2010 3-D Mouse Brain Model Reconstruction from a Sequence of 2-D Slices in Application to Allen Brain Atlas
    • Osokin Anton, Vetrov Dmitry, Kropotov Dmitry
    • в сборнике Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, серия Lecture Notes in Computer Science, издательство SPRINGER-VERLAG BERLIN (HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY,D-14197), том 6160, с. 291-303 DOI
  • • 2010 Bayesian Logistic Regression for Classification of Tabular Data
    • Kropotov D., Vetrov D., Wolf L., Hassner T.
    • в сборнике Proc. 8th International Conference "Intelligent Information Processing", Cyprus, место издания Maks Press Moscow, с. 103-106
  • • 2010 Signal Segmentation with Label Frequency Constraints using Dual Decomposition Approach for Hidden Markov Models
    • Kropotov D., Laptev D., Osokin A., Vetrov D.
    • в сборнике Proc. 8th International Conference "Intelligent Information Processing", Cyprus, место издания Maks Press Moscow, с. 403-406
  • • 2009 3D Reconstruction of Mouse Brain from Allen Brain Atlas
    • Osokin A., Vetrov D., Kropotov D.
    • в сборнике Proc. 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing, место издания Publ. Center os BSU Minsk, Belarus, с. 219-223
  • 
    • 2009 Adaptation of mouse brain gene expression data for further Statistical Parametrical Mapping analysis
    • Osokin A., Lebedev A., Vetrov D., Galatenko V., Kropotov D., Nedzved A., Konushin A., Anokhin K.
    • в сборнике Proceedings of the 19th International Conference on Computer Graphics and Vision GraphiCon'2009, серия GraphiCon, место издания MAKS Press Moscow, Russia, с. 42-48
  • • 2009 Brain Slice Segmentation for Analysis of Physiological Activity
    • Osokin A., Belotserkovky A., Vetrov D., Kropotov D., Zhuravlev Yu
    • в сборнике Proc. 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing, место издания Publ. Center os BSU Minsk, Belarus, с. 348-353
  • • 2009 Автоматическая сегментация поведения лабораторных животных на основе выделяемых контуров
    • Ломакина-Румянцева Е.И., Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в сборнике 14-я Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов" (ММРО-14), место издания МАКС Пресс Москва, с. 556-559
  • • 2009 Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в сборнике 14-я Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов" (ММРО-14), место издания МАКС Пресс Москва, с. 499-502
  • • 2009 Об унимодальности непрерывного расширения критерия Акаике
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О.
    • в сборнике 14-я Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов" (ММРО-14), место издания МАКС Пресс Москва, с. 11-13
  • • 2009 Построение трехмерной модели мозга мыши по набору двумерных изображений из Алленовского Атласа
    • Осокин А.А., Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в сборнике 14-я Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов" (ММРО-14), место издания МАКС Пресс Москва, с. 582-585
  • • 2009 Структурный анализ поведенческой динамики
    • Темлянцев А.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • в сборнике 14-я Всероссийская конференция "Математические методы распознавания образов" (ММРО-14), место издания МАКС Пресс Москва, с. 602-605
  • • 2008 Automated distinguishing of mouse behavior in new environment and under amphetamine using decision trees
    • Anton Konushin, Dmitry Kropotov, Dmitry Vetrov, Anton Cherepov, Anokhin Konstantin V.
    • в сборнике Proceedings of Measuring Behavior 2008, 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research, место издания Publisher: Wageningen: Noldus Information Technology Maastricht, The Netherlands, с. 26-29
  • 
    • 2007 Fuzzy rules generation method for pattern recognition problems
    • Kropotov D., Vetrov D.
    • в сборнике 7th International Workshop on Fuzzy Logic and Applications, WILF 2007; Camogli; Italy;, серия Lecture Notes in Computer Science, издательство SPRINGER-VERLAG BERLIN (HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY,D-14197), том 4578, с. 203-210
  • 
    • 2007 On one method of non-diagonal regularization in sparse Bayesian learning
    • Kropotov D., Vetrov D.
    • в сборнике 24th International Conference on Machine Learning, ICML 2007; Corvalis, OR; United States;, серия ACM International Conference Proceeding Series, место издания Corvalis, OR, том 227, с. 457-464 DOI
  • 
    • 2006 The use of stability principle for kernel determination in relevance vector machines
    • Kropotov D., Vetrov D., Ptashko N., Vasiliev O.
    • в сборнике 13th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2006; Hong Kong; China;, серия Lecture Notes in Computer Science, издательство SPRINGER-VERLAG BERLIN (HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY,D-14197), том 4232, с. 727-736
  • 
    • 2005 The use of Bayesian framework for kernel selection in vector machines classifiers
    • Kropotov D., Ptashko N., Vetrov D.
    • в сборнике 10th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, CIARP 2005; Havana; Cuba;, серия Lecture Notes in Computer Science, издательство SPRINGER-VERLAG BERLIN (HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY,D-14197), том 3773, с. 252-261 DOI

• Книги

  • • 2013 Механорецепторная тактильная диагностика и тактильная трансляция в эндоскопической хирургии
    • Садовничий В.А., Соколов М.Э., Макаровец Н.А., Буданов В.М., Подольский В.Е., Григорьев А.И., Сауров А.Н., Габидуллина Р.Ф., Галатенко В.В., Староверов В.М., Козорезов Ю.Ю., Олейник В.А., Белоусов А.А., Октябрьская Л.В., Суханов В.С., Гусев Д.В., Бармин В.В., Филиппова М.В., Александров В.В., Афонин А.В., Байкова О.М., Баранов А.П., Большаков В.А., Ветров Д.П., Волков С.И., Галатенко А.В., Гаркавенко В.А., Голубина К.А., Голухов Г.Н., Гришин В.В., Дубров В.Э., Ефремов А.В., Жаворонкова Е.Н., Зыкова Т.В., Камалов А.А., Касперский И.Е., Кропотов Д.А., Кусов И.С., Мамонов П.А., Мартыненко Ю.Г., Молчанова О.П., Панарин В.М., Перов Ю.Л., Позднышева Ю.А., Приходько И.П., Сенчик Д.К., Соколова Л.М., Солодов В.В., Тихонова К.В., Фарион Е.В., Царенко А.С., ЮдинЮ Н.
    • место издания Издательская группа Гэотар-Медиа, ООО Издательство Литтерра Москва, ISBN 978-5-4235-01013, 219 с.
  • • 2007 Алгоритмы выбора моделей и построения коллективных решений в задачах классификации, основанные на принципе устойчивости
    • Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
    • место издания КомКнига Москва, ISBN 978-5-484-00920-6, 112 с.

• Доклады на конференциях

  • • 2021 Finding Better Precoding in Massive MIMO using Optimization Approach (Устный)
    • Авторы: Bobrov Evgeny, Kropotov Dmitry, Troshin Sergey
    • International conference “Mathematical Optimization Theory and Operations Research” (MOTOR 2021), July 5-10, 2021, Irkutsk, Иркутск, Россия, 5-10 июля 2021
  • • 2018 Scalable Gaussian Processes with Billions of Inducing Inputs via Tensor Train Decomposition (Устный)
    • Авторы: Pavel Izmailov, Dmitry Kropotov, Alexander Novikov
    • The 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), г. Плайя-Бланка, о. Ланзароте, Канарские острова, Испания, 9-11 апреля 2018
  • • 2016 A Superlinearly-Convergent Proximal Newton-Type Method for the Optimization of Finite Sums (Устный)
    • Авторы: Kropotov D., Rodomanov A.
    • 33rd International Conference on Machine Learning (New York City, 19-24 June 2016), Нью-Йорк, США, 19-24 июня 2016
  • • 2015 A Newton-type Incremental Method with a Superlinear Convergence Rate (Стендовый)
    • Авторы: Kropotov D., Rodomanov A.
    • NIPS Workshop on Optimization in Machine Learning 2015, Монреаль, Канада, 11 декабря 2015
  • • 2015 Быстрый инкрементальный метод оптимизации больших сумм функций с суперлинейной скоростью сходимости (Устный)
    • Авторы: Кропотов Д.А., Родоманов А.О.
    • Математические методы распознавания образов (ММРО-17), Светлогорск, Калининградская обл., Россия, 20-24 сентября 2015

• Тезисы докладов

  • 
    • 2015 Быстрый инкрементальный метод оптимизации второго порядка с суперлинейной скоростью сходимости
    • Родоманов А.О., Кропотов Д.А.
    • в сборнике Доклады 17-й Всероссийской конференции "Математические методы распознавания образов" (ММРО-17), место издания Москва: Торус, тезисы
  • 
    • 2010 An Interactive Method of Anatomical Segmentation and Gene Expression Estimation for an Experimental Mouse Brain Slice
    • Anton Osokin, Dmitry Vetrov, Alexey Lebedev, Vladimir Galatenko, Dmitry Kropotov, Anokhin Konstantin V.
    • в сборнике Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics - 7th International Meeting, September 16-18, 2010, место издания Palermo, Italy, тезисы, с. 86-97 DOI
  • • 2008 Automated distinguishing of mouse behavior in new environment and under amphetemine using decision trees
    • Konushin A., Lomakina-Rumyantseva E., Kropotov D., Vetrov D., Cherepov A., Anokhin K.
    • в сборнике Proc. of Measuring Behavior - 2008, место издания Maastriht, Holland, тезисы, с. 304-305
  • • 2008 Automatic segmentation of mouse behavior using hidden Markov models
    • Vetrov D., Kropotov D., Konushin A., Lomakina-Rumyantseva E., Zarayskaya I., Anokhin K.
    • в сборнике Proc. of Measuring Behavior - 2008, место издания Maastriht, Holland, тезисы, с. 241-242
  • • 2008 BEHAVIOR VIDEO TRACKING SYSTEM WITH AUTOMATIC SEGMENTATION INTO BEHAVIORIAL ACTS
    • Konushin A., Vetrov D., Voronin P., Sindeev M., Lomakina-Rumyantseva E., Kropotov D., Anokhin K., Zaraiskaya I.
    • в сборнике GraphiCon 2008 - International Conference on Computer Graphics and Vision, Proceedings, тезисы
  • • 2008 Behavior video tracking system with automatic segmentation into behaviorial acts
    • Konushin A., Vetrov D., Kropotov D., Voronin P., Sindeev M., Lomakina-Rumyantseva E., Anokhin K., Zaraiskaya I.
    • в сборнике Proceedings of the 18th International Conference on Computer Graphics and Vision GraphiCon'2008, серия GraphiCon, место издания Moscow, Russia, тезисы

• НИРы

  • • 1 января 2021 - 31 декабря 2025 Вероятностные модели глубинного обучения, процедуры их настройки и применения при решении прикладных задач анализа данных
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководители: Воронцов К.В., Журавлев Ю.И. Ответственный исполнитель: Кропотов Д.А. Участники НИР: Гуров С.И., Дьяконов А.Г., Китов В.В., Майсурадзе А.И., Местецкий Л.М., Околышев Д.А.
  • • 25 мая 2016 - 15 декабря 2016 Проведение научных исследований в области разработки индекса развития транспортного комплекса по городу Москве и сопоставимым зарубежным мегаполисам
    • Ректорат
    • Руководитель: Садовничий В.А. Ответственный исполнитель: Карасев О.И. Участники НИР: Адмиралова М., Галдина А.С., Грунин А.А., Добрынин А.П., Кривцова А.О., Кропотов Д.А., Куприяновский В.П., Михайленко Д.А., Намиот Д.Е., Охрименко А.А., Перезолова А.С., Петров А.К., Семенова Т.Ю., Шишкина Ю.В.
  • • 1 января 2016 - 31 декабря 2020 Алгебраические, логические и статистические методы машинного обучения и их применение в прикладных задачах анализа данных
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Журавлев Ю.И. Ответственный исполнитель: Кропотов Д.А. Участники НИР: Гуров С.И., Дьяконов А.Г., Китов В.В., Красоткина О.В., Майсурадзе А.И., Местецкий Л.М.
  • • 1 января 2016 - 31 декабря 2018 Разработка теоретических основ проектирования алгоритмического и аппаратного обеспечения на основе схем обратимых логических элементов
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Гуров С.И. Ответственный исполнитель: Жуков А.Е. Участники НИР: Кропотов Д.А., Леонтьев В.К., Майсурадзе А.И.
  • • 14 апреля 2015 - 13 апреля 2017 RPD Ref. 2015-077(DP836230) "Computer vision collaborative research in Russia"
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Ветров Д.П. Участники НИР: Беляев А., Конушин А.С., Кропотов Д.А., Сенюкова О.В., Фигурнов М.В., Шальнов Е.В., Шахуро В.И.
  • • 1 января 2012 - 31 декабря 2014 Методы настройки вероятностных моделей в задачах анализа изображений, данных сканирования, компьютерного зрения
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Ветров Д.П. Участники НИР: Баринова О.В., Конушин А.С., Кропотов Д.А., Осокин А.А.
  • • 1 января 2012 - 31 декабря 2014 Разработка методов обучения и вывода в марковских случайных полях, позволяющих учитывать потенциалы высоких порядков
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Ветров Д.П. Участники НИР: Кропотов Д.А., Осокин А.А.
  • • 1 января 2011 - 31 декабря 2015 Развитие комбинаторных, алгебраических и статистических алгоритмов интеллектуального анализа данных и разработка на их основе методов решения прикладных задач
    • Кафедра математических методов прогнозирования
    • Руководитель: Журавлев Ю.И. Участники НИР: Бакина И.Г., Ветров Д.П., Воронцов К.В., Гуревич И.Б., Гуров С.И., Дойков Н.В., Домахина Л.Г., Дышкант Н.Ф., Дьяконов А.Г., Дюкова Е.В., Зак Е.М., Кириллов А.Н., Колмаков Е.А., Кондрашкин Д.А., Красоткина О.В., Кропотов Д.А., Леонтьев В.К., Ломов Н.А., Майсурадзе А.И., Местецкий Л.М., Нижибицкий Е.А., Никифоров А.Г., Огнева Д.С., Осокин А.А., Остапец А.А., Полежаев В.А., Рудаков К.В., Рыжков А.М., Рязанов В.В., Сабурова М.И., Сенько О.В., Фигурнов М.В., Чиркова Н.А., Шаповалов Р.В.

• Отчеты

  • • 2012 Разработка методов обучения и вывода в марковских случайных полях, позволяющих учитывать потенциалы высоких порядков
    • Авторы: Ветров Д.П., Гуров С.И., Кропотов Д.А.
    • #1

• Награды и премии

  • • 2016 Премия по Программе развития МГУ
    • Лауреат: Кропотов Дмитрий Александрович
    • МГУ им. М.В. Ломоносова, Россия

• Участие в программных комитетах конференций

  • • 11 апреля 2019 Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2019»
    • Член программного комитета
    • Москва, Россия
  • • 11 апреля 2019 Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2019»
    • Член программного комитета
    • Москва, Россия

• Авторство учебных курсов

  • • 2022 Глубокое машинное обучение
    • Авторы: Китов В.В., Кропотов Д.А., Дьяконов А.Г.
  • • 2016 Глубинное обучение
    • Авторы: Китов В.В., Кропотов Д.А.
  • • 2015 Практикум на ЭВМ (5 семестр)
    • Автор: Кропотов Д.А.
  • • 2012 Методы оптимизации в машинном обучении
    • Автор: Кропотов Д.А.

• Преподавание учебных курсов

  • • 1 сентября 2015 - 1 января 2016 Методы оптимизации в машинном обучении
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, по выбору (спецкурс), лекции, 36 часов
  • • 1 сентября 2015 - 31 декабря 2015 Практикум на ЭВМ (5 семестр)
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, вариативной части, практические занятия, 36 часов
  • • 1 сентября 2015 - 31 декабря 2015 Байесовские методы машинного обучения
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, вариативной части, семинары, 36 часов
  • • 1 сентября 2014 - 1 января 2015 Методы оптимизации в машинном обучении
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, по выбору (спецкурс), лекции, 36 часов
  • • 1 сентября 2014 - 31 декабря 2014 Байесовские методы машинного обучения
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, вариативной части, семинары, 36 часов
  • • 1 сентября 2012 - 21 декабря 2012 Методы оптимизации в машинном обучении
    • МГУ имени М.В. Ломоносова, Факультет вычислительной математики и кибернетики, Кафедра математических методов прогнозирования
    • обязательная, по выбору (спецкурс), лекции, 36 часов

---