Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Машинное обучение и классификация данных; Современные применения нейронных сетей; Генеративно-состязательные сети и синтез изображений; Адаптация домена и обучение на малом числе примеров; Устойчивость машинного обучения к состязательным атакам.
Темы посчитаны по публикациям в OpenAlex; научный руководитель их не подтверждал
Выбранные работы
Все 14 в OpenAlexЧасть публикаций из профиля, по году от новых к старым. Это не полный список последних работ автора; работы без года — в конце.
- TabPack: Efficient Hyperparameter Ensembles for Tabular Deep Learning2026
- Benchmarking Optimizers for MLPs in Tabular Deep Learning2026
- On Finetuning Tabular Foundation Models2025
- Talking Trees: Reasoning-Assisted Induction of Decision Trees for Tabular Data2025
- TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks2024
TabDDPM: Modelling Tabular Data with Diffusion Models2022 · аннотациясвернуть
Denoising diffusion probabilistic models are currently becoming the leading paradigm of generative modeling for many important data modalities. Being the most prevalent in the computer vision community, diffusion models…
On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning2022 · аннотациясвернуть
Recently, Transformer-like deep architectures have shown strong performance on tabular data problems. Unlike traditional models, e.g., MLP, these architectures map scalar values of numerical features to high-dimensional…
On Embeddings for Numerical Features in Tabular Deep Learning2022 · аннотациясвернуть
Recently, Transformer-like deep architectures have shown strong performance on tabular data problems. Unlike traditional models, e.g., MLP, these architectures map scalar values of numerical features to high-dimensional…
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Предложена самая свежая из выбранных работ профиля. Упомяни её, только если прочитал(а) и видишь связь со своей задачей.
Шаблон письма
Здравствуйте, [Имя Отчество]! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Хочу решать задачу: [какую задачу хочу решать / тема ВКР]. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
Замени поля в квадратных скобках своими данными и отправь письмо из своей почты. Копирование сохраняет черновик и не отправляет письмо научруку.