?
FiMMIA: scaling semantic perturbation-based membership inference across modalities
Ch. 11. P. 139–153.
Emelyanov A., Sergei Kudriashov, Alena Fenogenova
В книге
Vol. 3: System Demonstrations. , Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.
Al-Gaashani M. S., Xu W., Obsie E. Y., Applied Soft Computing Journal 2025
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Rome: Springer, 2025.
Добавлено: 2 мая 2025 г.
D. Shaikhelislamov, Lukyanov K., Severin N. и др., Journal of Mathematical Sciences 2024 Vol. 285 P. 234–244
Добавлено: 3 февраля 2025 г.
Соловьёв Р. А., Габрушева Т., Ванг В., Image and Vision Computing 2021 Vol. 107 P. 104117–0
Добавлено: 15 января 2025 г.
Чайчук М. В., Тутубалина Е. В., Transactions of the Association for Computational Linguistics 2024
Добавлено: 13 декабря 2024 г.
Белокопытов А. С., Клеева Д. Ф., Осадчий А. Е., , in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VIII.: Springer, 2024. P. 317–326.
Добавлено: 23 октября 2024 г.
Никулин А. М., Белоусов Ю. С., Свидченко О. А. и др., , in: Proceedings of the NeurIPS 2021 Competitions and Demonstrations Track.: PMLR, 2022.
Добавлено: 8 октября 2024 г.
Рогачев А. И., Ратников Ф. Д., Computing and Software for Big Science 2024 Vol. 8 No. 1 Article 12
In this paper, we explore the use of Generative Adversarial Networks (GANs) to speed up the simulation process while ensuring that the generated results are consistent in terms of physics metrics. Our main focus is the application of spectral normalization for GANs to generate electromagnetic calorimeter (ECAL) response data, which is a crucial component of ...
Добавлено: 2 июля 2024 г.
Menshchikov A., Shadrin D., Прутьянов В. В. и др., IEEE Transactions on Computers 2021 Vol. 70 No. 8 P. 1175–1188
Добавлено: 11 мая 2024 г.
Nikita O. Starodubcev, Nikitin N., Andronova E. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023 Vol. 119 Article 105715
Добавлено: 5 марта 2024 г.
Zhevnenko D., Kazantsev M., Макаров И. А., Journal of Industrial Information Integration 2023 Vol. 33 Article 100444
Статья посвящена проблеме контроля состояния промышленных устройств по показаниям их датчиков. Существующие методы основаны на подходе к извлечению признаков, в котором происходит предсказание. Мы предлагаем метод взаимодействия нескольких блоков различной сложности, которые по-разному агрегируют информацию во времени, для создания общего скрытого пространства для предсказания оставшегося срока службы (RUL), и обучаем полученную архитектуру за один проход ...
Добавлено: 15 февраля 2024 г.
Котельников А. К., Baranchuk D., Ivan Rubachev и др., , in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning: Volume 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USAVol. 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA.: PMLR, 2023. P. 17564–17579.
Добавлено: 11 февраля 2024 г.