Глубокие порождающие модели для поиска аномалий = : Deep generative models for anomaly detection

Другие работы по этой специальности

1. Трансформеры в условиях ограниченных ресурсов : масштабируемость и эффективность обучения и инференса = : Resource-Constrained Transformers : Scalable, Efficient Training and Inference

   Мезенцев, Глеб Владимирович · 2026 · Канд. наук · Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
2. Непредвзятость и оценки неопределённости в задачах анализа текста

   Кузьмин, Глеб Юрьевич · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
3. Универсальные модели распознавания трехмерных объектов на облаках точек в помещении

   Колодяжный, Максим Анатольевич · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
4. Методы переноса обучения в задачах автоматической обработки текста

   Пугачев, Александр Вадимович · 2026 · Канд. наук · «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» ; Диссовет Диссертационный совет по компьютерным наукам

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение
5. Методы и алгоритмы эвристического поиска на графах регулярной декомпозиции в задачах планирования траекторий мобильных роботов

   Яковлев, Константин Сергеевич · 2026 · Докт. наук · «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук» ; Диссовет 24.1.224.03 (Д 002.073.XX)

   • 1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Все работы по специальности