?
Simultaneous approximation of a smooth function and its derivatives by deep neural networks with piecewise-polynomial activations
Neural Networks. 2023. Vol. 161. P. 242–253.
Язык:
английский
Ключевые слова: deep neural networks
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Мыльников Л. А., Slivnitsin P., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Gorbounov Vassily, Kazakov A., Data Analytics and Topology 2025 Vol. 1 No. 1 P. 33–45
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024.
В сборник вошли материалы VIII Международной научной конференции «Информационные технологии и технические средства управления» (ICCT-2024). На конференции были рассмотрены вопросы, касающиеся перспектив развития научного приборостроения в телекоммуникационных и управляющих системах, биомедицинской информатики, аппаратного и программного обеспечения информационнокоммуникационных систем, надежности, диагностики и неразрушающего контроля, систем управления и автоматизации, цифровых экосистем, управления производством и логистикой, методов математического ...
Добавлено: 27 мая 2026 г.
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Ильяшенко Ю. С., Шилин И. С., Stanislav Minkov, Russian Journal of Mathematical Physics 2026 Vol. 33 No. 1 P. 89–106
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114
В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.
Добавлено: 25 мая 2026 г.
Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118
Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Kulyasova E. V., Kulyasov N.S., Puchkov A. Y., , in: Journal of Physics: Conference Series Volume 1260, 2019 Mechanical Science and Technology Update 23–24 April 2019, Omsk, Russian Federation.: IOP Publishing, 2019. Ch. 3 P. 032024–032024.
Добавлено: 27 сентября 2024 г.
Nakhodnov M., Кодрян М. С., Лобачева Е. М. и др., , in: Doklady MathematicsVol. 106. Issue 1: Supplement.: Pleiades Publishing, Ltd. (Плеадес Паблишинг, Лтд), 2023. P. 43–62.
Добавлено: 9 июня 2023 г.
Кодрян М. С., Лобачева Е. М., Nakhodnov M. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 14058–14070.
Добавлено: 20 декабря 2022 г.
Лобачева Е. М., Кодрян М. С., Чиркова Н. А. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 21545–21556.
Добавлено: 29 декабря 2021 г.
Соколов А. С., Савченко А. В., , in: 2021 IEEE 19th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI).: IEEE, 2021. P. 413–418.
Добавлено: 26 сентября 2021 г.
Белавин В. С., Устюжанин А. Е., Sergey Shirobokov и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).: Curran Associates, Inc., 2020. P. 14650–14662.
Добавлено: 14 февраля 2021 г.
Соколов А. С., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.
Добавлено: 17 ноября 2020 г.
Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Кодрян М. С. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).: Curran Associates, Inc., 2020. P. 2375–2385.
Добавлено: 29 октября 2020 г.