• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Uncertainty Estimation in Autoregressive Structured Prediction
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
23 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики
В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.
21 октября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений
Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.
20 октября 2026 г.
«Наши работы можно назвать исследованиями на переднем крае науки»
Международная лаборатория кластерной геометрии, действующая на факультете математики НИУ ВШЭ, занимается формированием новой научной дисциплины, соединяющей в себе знания из различных областей математики. Выполненные в ней работы вызывают большой интерес, в том числе у зарубежных коллег. Лаборатория изучает семейства кривых и разрабатывает методы, применяемые в исследованиях физического микромира. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией профессором Сергеем Ландо.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Uncertainty Estimation in Autoregressive Structured Prediction

P. 1–31.
Andrey Malinin, Gales M.
Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Machine Translationstructured predictionautomatic speech recognitionUncertainty Estimation

В книге

Proceedings of the 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). ICLR, 2021.
ICLR, 2021.
Похожие публикации
Whisper Hallucination Detection and Mitigation via Hidden Representation Steering and Sparse AutoEncoders
Aparin G., Popov Vadim, Садекова Т. Р. и др., , in: Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH 2026.: International Speech Communication Association, 2026. P. 631–640.
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH 2026
International Speech Communication Association, 2026.
Добавлено: 6 октября 2026 г.
MuMMy: Multimodal Dataset supporting VLM-based Egyptology Research Assistant
Голядкин М. Ю., Innokentiy Humonen, Rubanova V. и др., , in: MM '25: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 12875–12881.
Добавлено: 8 ноября 2025 г.
LM-Polygraph: Uncertainty Estimation for Language Models
Fadeeva E., Vashurin R., Цвигун А. О. и др., , in: Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing.: Singapore: Association for Computational Linguistics, 2023. P. 446 –461.
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Bridging Gaps in Russian Language Processing: AI and Everyday Conversations
Tatiana Sherstinova, Nikolay Mikhaylovskiy, Evgenia Kolpashchikova и др., , in: Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 24-26 April 2024, Tampere, FinlandIssue 1.: FRUCT Oy, 2024. P. 253–258.
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion Recognition: An Update for the Deep Learning Era
Шуранов Е. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.
Добавлено: 14 февраля 2023 г.
Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
Association for Computational Linguistics, 2022.
Добавлено: 17 мая 2022 г.
Crowd Science Workshop: Trust, Ethics, and Excellence in Crowdsourced Data Management at Scale (CSW 2021)
Copenhagen, Denmark: CEUR Workshop Proceedings, 2021.
Добавлено: 13 декабря 2021 г.
Reflections of syntactic structures in non­autoregressive language models
Плетенев С. А., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва, 16–19 июня 2021 г.)Issue 20.: Russian State University for the Humanitie, 2021.
Добавлено: 13 декабря 2021 г.
Reverse KL-Divergence Training of Prior Networks: Improved Uncertainty and Adversarial Robustness
Malinin A., Gales M., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019).: [б.и.], 2019.
Добавлено: 1 ноября 2021 г.
Ensemble Distribution Distillation
Malinin A., Mlodozeniec B., Gales M., , in: Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020).: ICLR, 2020.
Добавлено: 1 ноября 2021 г.
Scaling Ensemble Distribution Distillation to Many Classes with Proxy Targets
Рябинин М. К., Malinin A., Gales M., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 6023–6035.
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Gender domain adaptation for automatic speech recognition
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.
Artie Bias Corpus: An Open Dataset for Detecting Demographic Bias in Speech Applications
Meyer J., Rauchenstein L., Eisenberg J., , in: Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation ConferenceVol. 12.: European Language Resources Association (ELRA), 2020. P. 6462–6468.
Добавлено: 20 апреля 2021 г.
Proceedings of the 3rd Workshop on Neural Generation and Translation
Association for Computational Linguistics, 2019.
Добавлено: 7 января 2021 г.
On the Impact of Word Error Rate on Acoustic-Linguistic Speech Emotion Recognition: An Update for the Deep Learning Era
Соколов А. С., / Series Computer Science "arxiv.org". 2021.
Добавлено: 17 ноября 2020 г.
CEUR Workshop Proceedings (Proceedings of the International Conference "Internet and Modern Society" IMS-2020, 17-20 June 2020, ITMO University, St. Petersburg, Russia)
CEUR Workshop Proceedings, 2020.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Voice command recognition in intelligent systems using deep neural networks
Соколов А. С., Савченко А. В., , in: 17th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI).: IEEE, 2019. Ch. 19 P. 113–116.
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Fuzzy Phonetic Encoding of Speech Signals in Voice Processing Systems
Savchenko L.V., Savchenko A.V., Journal of Communications Technology and Electronics 2019 Vol. 64 No. 3 P. 238–244
Добавлено: 7 июня 2019 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору