Deep neural networks performance optimization in image recognition

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.

Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron–astrocyte network

Tsybina Y., Kastalskiy I., Krivonosov M. и др., Neural Computing and Applications 2023 Vol. 34 No. 11 P. 9147 –9160

Добавлено: 9 апреля 2025 г.

The Appliance of Deep Neural Networks in the Process of Managing Chemical Enterprises

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.

Loss function dynamics and landscape for deep neural networks trained with quadratic loss

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.

Training Scale-Invariant Neural Networks on the Sphere Can Happen in Three Regimes

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.

Simultaneous approximation of a smooth function and its derivatives by deep neural networks with piecewise-polynomial activations

Беломестный Д. В., Наумов А. А., Пучкин Н. А. и др., Neural Networks 2023 Vol. 161 P. 242–253

Добавлено: 13 июля 2022 г.

Sequential analysis in Fourier probabilistic neural networks

Савченко А. В., Белова Н. С., Expert Systems with Applications 2022 Vol. 207 Article 117885

Добавлено: 29 июня 2022 г.

On the Periodic Behavior of Neural Network Training with Batch Normalization and Weight Decay

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.

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.

Fast inference in convolutional neural networks based on sequential three-way decisions

Савченко А. В., Information Sciences 2021 Vol. 560 P. 370–385

Добавлено: 25 февраля 2021 г.

Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates

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.

Вычислительно эффективные алгоритмы классификации изображений на основе последовательного анализа

Савченко А. В., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2021 Т. 499 С. 267–283

В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие ...

Добавлено: 27 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.

On Power Laws in Deep Ensembles

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.

Structured Sparsification of Gated Recurrent Neural Networks

Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Markovich A. и др., , in: Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial IntelligenceVol. 34.: AAAI Press, 2020. Ch. 5938 P. 4989–4996.

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Sequential Analysis with Specified Confidence Level and Adaptive Convolutional Neural Networks in Image Recognition

Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.

Добавлено: 15 октября 2020 г.

Improving the Accuracy of One-Shot Detectors for Small Objects in X-ray Images

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.

Добавлено: 3 октября 2020 г.

Probabilistic Neural Network With Complex Exponential Activation Functions in Image Recognition

Савченко А. В., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2020 Vol. 31 No. 2 P. 651–660

Добавлено: 1 ноября 2019 г.

Automatic Privacy Detection in Scanned Document Images Based on Deep Neural Networks

Kopeykina Lyudmila, Савченко А. В., , in: 2019 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2019. P. 1–6.

Добавлено: 21 октября 2019 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.

Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019

Berlin: Springer, 2019.

This two-volume set LNCS 10305 and LNCS 10306 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2019, held at Gran Canaria, Spain, in June 2019. The 150 revised full papers presented in this two-volume set were carefully reviewed and selected from 210 submissions. The papers are organized in topical sections ...

Добавлено: 29 июля 2019 г.