?
Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks
Mathematics. 2023. Vol. 14. No. 11. Article 3120.
Демидовский А. В., Artyom Tugaryov, Aleksei Trutnev, Marina Kazyulina, Salnikov I., Stanislav Pavlov
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
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.
Seleznev L. E., Chupakhin A. A., Kostenko V. A. и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2023 Vol. 32 No. 2 P. 73–85
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Zabolotniy A., Chan R. W., Моисеева В. В. и др., Frontiers in Neuroscience 2025 Vol. 19 Article 1623380
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84
Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...
Добавлено: 7 января 2025 г.
Добавлено: 5 ноября 2024 г.
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks
Демидовский А. В., Трутнев А. И., Тугарев А. М. и др., / Series ZmuLcqwzkl "NeurIPS 2023 Workshop". 2023.
Добавлено: 17 января 2024 г.
Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. Virtual Event, January 10–15, 2021, Proceedings, Part V.: Springer, 2021. P. 266–274.
Добавлено: 10 апреля 2022 г.
Чураев Е. Н., Савченко А. В., , in: 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2021. P. 633–638.
Добавлено: 7 октября 2021 г.
Sidorov Nikita, Slastnikov Sergey, Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 P. 1–6
Добавлено: 2 февраля 2021 г.
Добавлено: 26 ноября 2020 г.
Сметанин С. И., Комаров М. М., , in: 2019 IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2.: The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. , 2019. P. 482–486.
Добавлено: 1 ноября 2020 г.
Solovyev R. A., Vakhrushev M., Radionov A. и др., , in: 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO).: IEEE, 2020. Ch. 9088863 P. 688–693.
Добавлено: 19 сентября 2020 г.
Савченко А. В., Савченко Л. В., Savchenko V., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, (Т. 12095).: Cham: Springer, 2020. Ch. 30 P. 440–454.
Добавлено: 2 сентября 2020 г.
Савченко Л. В., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 5 С. 290–296
В статье рассматривается задача распознавания изолированных слов с помощью методов глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Предложено выполнить дообучение сетей для проведения адаптации акустических моделей на голос диктора с использованием малого числа произнесенных им реализаций эталонных слов. Для понижения вероятности ошибочного распознавания рассматривается комбинирование нескольких различных дообученных дикторозависимых нейросетевых моделей. ...
Добавлено: 2 сентября 2020 г.
Tsvetkovskaya I. I., Tekutieva N. V., Прокофьева Е. Н. и др., , in: 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT).: IEEE, 2020. P. 1–5.
Добавлено: 23 июня 2020 г.
Maltina L., Малафеев А. Ю., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information ScienceVol. 1086.: Springer, 2020. P. 160–166.
Добавлено: 16 ноября 2019 г.
Малафеев А. Ю., Николаев К. И., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information ScienceVol. 1086.: Springer, 2020. P. 154–159.
В статье проводится исследование методов глубокого обучения для решения новой задачи многоклассовой классификации текстов, а именно определения интересов пользователей с помощью текстовых сообщений. Мы использовали оригинальный набор данных из почти 90 тысяч текстовых сообщений с форумов, размеченных по десяти интересам. Мы экспериментировали с различными современными архитектурами нейронных сетей: рекуррентными и сверточными, а также с более простыми сетями с прямой связью. ...
Добавлено: 7 ноября 2019 г.
Гречихин И. С., Andrey V. Savchenko, , in: Pattern Recognition and Image Analysis* 2.: Springer, 2019. P. 429–440.
Добавлено: 23 сентября 2019 г.