Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Устойчивость машинного обучения к состязательным атакам; Адаптация домена и обучение на малом числе примеров; Методы обработки естественного языка; Современные применения нейронных сетей; Гауссовские процессы и байесовский вывод.
Темы посчитаны по публикациям в OpenAlex; научный руководитель их не подтверждал
Выбранные работы
Все 28 в OpenAlexЧасть публикаций из профиля, по году от новых к старым. Это не полный список последних работ автора; работы без года — в конце.
- OpenAI GPT-5 System Card2025
- OpenAI GPT-5 System Card2025
- An Experimental Study of Automating Explanatory Dictionary Compilation with Language Models2025
- Generative Data Mining with Longtail-Guided Diffusion2025
- Key Algorithms for Keyphrase Generation: Instruction-Based LLMs for Russian Scientific Keyphrases2025
A Simple Baseline for Bayesian Uncertainty in Deep Learning2019 · аннотациясвернуть
We propose SWA-Gaussian (SWAG), a simple, scalable, and general purpose approach for uncertainty representation and calibration in deep learning. Stochastic Weight Averaging (SWA), which computes the first moment of…
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization2018 · аннотациясвернуть
Deep neural networks are typically trained by optimizing a loss function with an SGD variant, in conjunction with a decaying learning rate, until convergence. We show that simple averaging of multiple points along the…
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization2018 · аннотациясвернуть
Deep neural networks are typically trained by optimizing a loss function with an SGD variant, in conjunction with a decaying learning rate, until convergence. We show that simple averaging of multiple points along the…
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.