Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Машинное обучение и классификация данных; Современные применения нейронных сетей; Генеративно-состязательные сети и синтез изображений; Устойчивость машинного обучения к состязательным атакам; Вычислительная физика и применение Python.
Темы посчитаны по публикациям в OpenAlex; научный руководитель их не подтверждал
Выбранные работы
Все 11 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
- TabM: Advancing Tabular Deep Learning with Parameter-Efficient Ensembling2024
- TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks2024
TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors in 20232023 · аннотациясвернуть
Deep learning (DL) models for tabular data problems (e.g. classification, regression) are currently receiving increasingly more attention from researchers. However, despite the recent efforts, the non-DL algorithms…
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…
- Revisiting Pretraining Objectives for Tabular Deep Learning2022
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.