Перейти к основному содержанию
Главная

Санкт-Петербургское отделение
Математического института
им. В.А.Стеклова РАН

наб. р. Фонтанки 27, Санкт-Петербург, 191023

Main menu

  • Новости
  • Структура института
    • Администрация
    • Институт им. Эйлера
    • Лаборатории
    • Научные сотрудники
    • Учёный совет
    • Научно-образовательный центр
    • Информационно-издательский сектор
    • Контакты
  • Ресурсы
    • Клуб сотрудников ПОМИ
    • Библиотека ПОМИ
    • Видеоматериалы
    • История института
    • Электронные библиотеки
    • Поступающим в аспирантуру
    • Ссылки
    • Научные сотрудники прошлых лет
    • Воспоминания об О.А. Ладыженской
  • Деятельность института
    • Конференции
    • Семинары
    • Диссертационные советы
    • Журнал "Алгебра и анализ"
    • Записки научных семинаров
    • Препринты
    • Публикации
    • Аспирантура
    • Противодействие коррупции
    • Антимонопольный комплаенс
    • Конкурс молодых ученых
  • Сотрудникам
    • Расписание аудиторий
    • Шаблоны документов бухгалтерии
    • Информация для сотрудников
    • Шаблоны документов отдела кадров
  • Вакансии
  • Поиск

Сергей Игоревич Николенко

лаборатория математической логики и дискретной математики
Должность: 
старший научный сотрудник
Учёная степень: 
доктор ф.-м. наук
Email: 
snikolenko [at] gmail.com
Телефон: 
+7 (812) 571-43-92
Местный телефон: 
1412
Домашняя страница: 
http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/
Научные интересы: 
Машинное обучение
обработка естественных языков
обработка изображений
алгоритмы для сетевых приложений
теоретическая информатика

Образование:

2005, СПбГУ, математико-механический, математик;

2005-2008 - аспирант ПОМИ РАН;

2008-наст.вр. - сотрудник ПОМИ РАН.

Публикации:

  1. S.I. Nikolenko. Synthetic Data for Deep Learning. Springer, 2021.
  2. С.И. Николенко, А.А. Кадурин, Е.О. Архангельская. Глубокое обучение. Питер, 2017.
  3. A. Palmer, P. Phapale, I. Chernyavsky, R. Lavigne, D. Fay, A. Tarasov, V. Kovalev, J. Fuchser, S.I. Nikolenko, C. Pineau, M. Becker, T. Alexandrov. FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry. Nature Methods, vol. 14, 2017, pp. 57–60.
  4. K. Kogan, S.I. Nikolenko, O. Rottenstreich, W. Culhane, P. Eugster. SAX-PAC (Scalable And eXpressive PAcket Classification). Proceedings of the 2014 ACM conference on SIGCOMM ( SIGCOMM 2014), ACM Press, 2014, pp. 15–26
  5. S. Golovanov, R. Kurbanov, S.I. Nikolenko, K. Truskovskyi, A. Tselousov, T. Wolf. Large-Scale Transfer Learning for Natural Language Generation. 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ( ACL 2019), 2019, pp. 6053–6058

Публикации: https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/papers.html

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=_lk95cEAAAAJ

DBLP: https://dblp.uni-trier.de/pid/50/1870.html

  • Русский Русский
  • English English

Противодействие коррупции

COVID-19

QR код с информацией о коронавирусе

Для слабовидящих

Размер шрифта

– = +