• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Книги
  • Тезисы конференции Нейронные сети послезавтра: проблемы и перспективы
  • 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
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

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

?

Тезисы конференции Нейронные сети послезавтра: проблемы и перспективы

2019.
Горбань А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Крыжановский Б. В., Яхно В. Г.

Задача – выделить в интенсивном современном развитии зародыши будущих проблем и наметить подходы к их решению. Топики конференции:

  • Ошибки нейросетевого искусственного интеллекта и способы их коррекции;
  • Метрология нейронных сетей и уровень доверия к их решеним;
  • Нейросетевой искусственный интеллект в критических технологиях и проблемы безопасности.
Приоритетные направления: компьютерно-математическое бизнес-информатика инженерные науки
Язык: русский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: искусственные нейронные сети
Тезисы конференции Нейронные сети послезавтра: проблемы и перспективы
Похожие публикации
ML-based Fast Simulation of FARICH Responses
Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Perovskite nanoparticles Cs4PbBr6 and CsPbBr3: synthesis, analysis and peculiar optical properties
Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.
Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model
Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Аналитический обзор методов автоматического распознавания вовлеченности пользователя в виртуальную коммуникацию
Двойникова А. А., Кагиров И., Карпов А. А., Информационно-управляющие системы 2022 № 5 (120) С. 12–22
Введение: решение автоматическими средствами задачи распознавания и оценивания степени вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного взаимодействия или телекоммуникации является актуальным в области компьютерного распознавания состояний человека. Это необходимо для проектирования приложений дистанционного обучения, бизнеса и развлечений. Цель: провести сравнительный анализ существующего информационного обеспечения и методов в области автоматического распознавания и оценивания вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning
Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation
Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.
Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.
Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта
Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74
В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...
Добавлено: 5 июня 2025 г.
Application of ML methods to predict residual stresses and strains after wire drawing process
Dmitriy Demin, Ilya Grebenkin, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2024 Vol. 133 No. 7 P. 3461–3473
It is well known that residual stresses and accumulated deformations during drawing processes can influence mechanical properties of the resulting products. This paper proposes the use of machine learning methods, such as artificial neural networks (ANN) and polynomial regression, to gain insight into the nature of these distributions across the cross-section of round wires. The ...
Добавлено: 17 июля 2024 г.
Synthesis of Datasets for Neural Networks Based on Expert Knowledge
Rabchevskiy A., Ashikhmin E., Ясницкий Л. Н., , in: Cyber-Physical Systems and Control II.: Springer, 2023. P. 535–544.
The problem of creating datasets for training and testing neural networks is described in the example of the task of social network management. A method of expert dataset synthesis based on experts’ knowledge of the subject area is proposed. The essence of the method lies in the fact that sets are generated randomly within the ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
СБОРНИК ТЕЗИСОВ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «УФИМСКАЯ ОСЕННЯЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ШКОЛА – 2021»
Скуратов М. И., Пугач Н. Г., [б.и.], 2021.
СБОРНИК ТЕЗИСОВ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «УФИМСКАЯ ОСЕННЯЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ШКОЛА – 2021» ...
Добавлено: 16 апреля 2022 г.
Адаптация нейронных машин Тьюринга для задачи агрегации лингвистических оценок в нейросимволических системах поддержки принятия решений
Демидовский А. В., Бабкин Э. А., Информационно-управляющие системы 2021 № 5 С. 40–50
Введение: построение интегрированных нейросимволических систем является актуальной и сложной задачей. Построение нейросимволических систем поддержки принятия решений требует новых подходов к представлению знаний о проблемной ситуации и выражению символических рассуждений на субсимволическом уровне. Цель: разработка нейросетевых архитектур и методов для эффективного представления знаний в распределенном виде и субсимволических рассуждений в системах поддержки принятия решений в части алгоритмов агрегирования нечетких ...
Добавлено: 3 ноября 2021 г.
Анализ точности и производительности нейронных сетей в OpenVINO Deep Learning Workbench
Демидовский А. В., Тугарёв А. М., В кн.: I Национальный конгресс по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике.: М.: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020. С. 89–98.
Современные нейросетевые методы позволяют получать результаты достаточного уровня качества для их использования при построении промышленных приложений. Поэтому возникает необходимость в системах, таких как OpenVINO Deep Learning Workbench, для анализа и оптимизации производительности нейронных сетей на целевых устройствах. В качестве основного инструмента для инференса используется открытая среда OpenVINO, предоставляющая широкие возможности оптимизации процесса выполнения сети на ...
Добавлено: 20 октября 2021 г.
I Национальный конгресс по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике
М.: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020.
В этом сборнике публикуются аннотации пленарных и индустриальных докладов, а также докладов симпозиумов, сделанных на I Национальном конгрессе по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике, который объединил в 2020 году четыре конференции: Восемнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, IX Международная конференция по когнитивной науке, XXII Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2020», Конференция Российского физиологического общества им. И.П. Павлова. ...
Добавлено: 20 октября 2021 г.
Fast Emotion Recognition Neural Network for IoT Devices
Mikhaylevskiy S., Chernyavskiy V., Pavlishen V. и др., , in: 2021 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED).: IEEE, 2021. P. 1–6.
Добавлено: 8 августа 2021 г.
Real-time Object Detection with FPGA Using CenterNet
Solovyev R. A., Telpukhov D. V., Romanova I. I. и др., , in: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021.: IEEE, 2021. P. 2029–2034.
Добавлено: 8 августа 2021 г.
Программная реализация нейросетевого арифметического сумматора
Демидовский А. В., Бабкин Э. А., Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2021 Т. 23 № 2 С. 5–14
Постановка проблемы. Построение интегрированных субсимволических систем является важным научным направлением. Клю- чевую роль в создании этих систем играет реализация символических правил в виде нейросетевых архитектур. При этом существует актуальная задача создания нейронных сетей для решения значимых интеллектуальных проблем без предварительного обучения для моделирования вычислительных процессов в перспективных массово-параллельных вычислительных средах. Каждая компонен- та такой среды ...
Добавлено: 8 июня 2021 г.
О построении нейросетевого агрегатора лингвистических оценок
Демидовский А. В., В кн.: 25 Нижегородская сессия молодых ученых (технические, естественные, гуманитарные науки): материалы тезисов и докладов.: Н. Новгород: НРЛ, 2020. С. 44–45.
Построение интегрированных суб-символических систем является важной научной задачей. Ключевую роль в создании таких систем играет реализация таких символических правил, как агрегация лингвистических оценок в процессе принятия решений, в виде нейросетевых архитектур.  В докладе рассматривается идея объединения символического и суб-символического уровней вычислений для задач многокритериального принятия решений. В частности, входные данные алгоритма агрегации оценок представляются в ...
Добавлено: 2 апреля 2021 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору