• 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
  • Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments
  • 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

?

Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments

P. 44887–44910.
Морозов Н. В., Максимов Я. В., Тяпкин Д. Н., Самсонов С. В.
Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: generative modelsMachine LearningGenerative Flow Networks
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Разработка теоретических основ и методов генеративного искусственного интеллекта и их приложение к неоднородным доменным областям (2025)

В книге

Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada
Vol. 267. , [б.и.], 2025.
Похожие публикации
Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2026. Lecture Notes in Computer Science
Springer, 2026.
Добавлено: 19 октября 2026 г.
A BERT-Based Classification Model: The Case of Russian Fairy Tales
Solovyev V., Солнышкина М. И., Ten A. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 98–111
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Hybrid quantum-classical unsupervised data clustering based on the self-organizing feature map
Лазарев И. Д., Narozniak M., Byrnes T. и др., Physical Review A: Atomic, Molecular, and Optical physics 2025 Vol. 111 No. 012416 Article 012416
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Automated Event Logs Generation Based on Unstructured Internet Sources for Process Analysis Tasks
Voronova K. D., Лядова Л. Н., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4 P. 153–170
В статье представлен подход к автоматизированному структурированию информации о событиях, извлекаемой из неструктурированных текстовых Интернет-источников, для задач углублённого анализа процессов. Во многих практических случаях сведения о событиях, происходящих в рамках различных процессов, представлены не в виде готовых журналов событий, а распределены по новостным публикациям, отчётам и другим текстовым материалам. Это существенно усложняет применение средств анализа ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Data-Efficient Unsupervised Recalibration of Calorimeter Sensor Arrays Using Wasserstein Adversarial Learning
Али С., Бочарников В. О., Ратников Ф. Д. и др., Sensors 2026 Vol. 26 No. 16 Article 5024
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов
Трубочкина Н. К., М.: Юрайт, 2026.
Учебник  посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...
Добавлено: 8 августа 2026 г.
A machine learning dataset on winter roads of Krasnoyarsk Krai, Russia for the forestry and infrastructural projects
Ekaterina S. Podolskaia, Sinitsina A., European Journal of Forest Engineering 2026 Vol. 12 No. 1 P. 7–22
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Analytical review of methods for identifying emotions in text data
Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., CEUR Workshop Proceedings 2020 Vol. 2552 P. 8–21
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer
Лазарев М. В., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 No. 1 Article 1003
В данном исследовании представлен исчерпывающий набор экспериментальных данных, направленных на выявление механизмов и закономерностей, определяющих деформационное поведение композитов, армированных непрерывными углеродными волокнами (УВ) на основе термопластичных полимеров. В работе описаны методы извлечения данных, которые впоследствии могут быть использованы для оптимизации механических свойств таких структур с помощью моделей нейронных сетей. В данной статье рассматривается термопластичный полимер ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications
Cham: Springer, 2026.
This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Tackling the challenge of ML-assisted antibacterial activity prediction: One step closer to controlled quaternary ammonium compounds design via neural networks model
Ilin E., Frolov N., Seferyan M. и др., Bioorganic Chemistry 2025 Vol. 167 Article 109175
The ongoing rise of resistant bacterial pathogens poses a significant threat to current antibacterials' effectiveness putting millions of people's lives at risk. However, modern machine learning (ML) tools promise to tip the scales in the never-ending development of antimicrobial agents' pipelines. Herein we present a novel approach for quaternary ammonium compounds (QACs) antibacterial activity prediction ...
Добавлено: 16 марта 2026 г.
POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES
Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Transformer-based approaches for lemmatizing abbreviations in Russian texts
Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47
Добавлено: 10 марта 2026 г.
Диффузионные модели для генерации синтетических табличных данных
Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399
Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Compression-Induced Lattice Tilting Quenches Ion Migration at Metal Halide Perovskite Grain Boundaries: A Machine Learning Molecular Dynamics Study
Mikhail R. Samatov, Лю Д., Emir S. Amirov и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2025 Vol. 16 No. 51 P. 13068–13074
Добавлено: 20 декабря 2025 г.
Proceedings of The Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025)
Springer, 2025.
This volume gathers the peer-reviewed proceedings of the Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025), held in Bordeaux, France. FRCCS has become a key interdisciplinary venue for researchers and practitioners exploring the theory, modeling, and applications of complex systems. The book covers a broad range of topics, including network science, dynamical systems, data mining, ...
Добавлено: 8 декабря 2025 г.
Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.
Добавлено: 4 ноября 2025 г.
2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada
[б.и.], 2025.
Добавлено: 15 октября 2025 г.
Moment tensor potential and equivariant tensor network potential with explicit dispersion interactions
Chalykh O., Korogod D., Ivan S. Novikov и др., Journal of Chemical Physics 2025 Vol. 163 No. 13 Article 134112
Добавлено: 12 октября 2025 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