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Browse "CS-Theses_Master(석사논문) " by Author Yang, Eunho

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1
Adaptive AutoAugment = 적응형 자동 데이터 증강link

Baek, Yongsu; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2021

2
Deep generative classifiers for crowdsourced multiple annotator data = 크라우드소싱된 복수 주석자 데이터를 위한 심층 생성적 분류기link

Yang, Juneyong; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2019

3
Deep mixed effect model using gaussian processes : a personalized and reliable prediction for healthcare = 가우시안 프로세스를 이용한 심층 혼합 효과 모델 : 의료 분야에서 신뢰 가능하고 개인화된 예측link

Chung, Ingyo; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2020

4
Joint active feature acquisition and classification with variable-size set encoding = 가변 크기 집합의 인코딩을 이용한 동적 피쳐 획득과 분류의 공동 학습link

Shim, Hajin; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2019

5
Leveraging imperfect grouping and partial support sharing in multitask learning = 태스크의 불완전한 그룹화와 서포트 부분 공유를 이용한 멀티 태스크 학습link

Hong, Youngki; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2019

6
Modeling retrosynthesis via multi-decoder transformer with set invariant loss = 멀티 디코더 트랜스포머와 집합 불변 손실함수를 이용한 역합성 모델링link

Chung, Wonjun; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2020

7
Monotonic multihead attention via mutually activating heads for online automatic speech recognition = 모노토닉 멀티헤드 어텐션의 헤드-싱크로너스 디코딩 학습을 통한 실시간 음성인식 기법link

Song, Jaeyun; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2021

8
Trimming the $l_1$ regularizer : statistical analysis, optimization, and applications to deep learning = 가지친 $l_1$ 정규화 : 통계적 이론 분석, 최적화, 그리고 딥러닝 문제에 대한 적용 방법link

Yun, Jihun; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2020

9
Why not to use zero imputation? correcting sparsity bias in training neural networks = 제로 임퓨테이션의 희소성 편향 보정을 통한 인공 신경망의 누락 데이터 처리link

Yi, Joonyoung; Yang, Eunho; et al, 한국과학기술원, 2020

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