Browse "AI-Theses_Master(석사논문)" by Author 윤세영

Showing results 1 to 13 of 13

1
Automated augmentation for knowledge distillation = 지식 증류를 위한 자동화된 데이터 증강 기법link

Choi, Jinhwan; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022

2
Calibration of few-shot classification tasks : mitigating misconfidence from distribution mismatch = 퓨샷 분류 태스크 교정: 분포 불일치에 의한 확신도 오류 완화link

Kim, Sungnyun; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021

3
Distillation of chain-of-thought reasoning using large language models = 대형 언어 모델을 활용한 사고 사슬 추론 증류link

Ho, Namgyu; 허남규; et al, 한국과학기술원, 2023

4
Early learning regularization for federated learning with label noise = 라벨 노이즈 환경에서의 연합학습을 위한 조기 학습 정규화link

Kim, Donggyu; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023

5
ENLAS : robust learning via ensemble framework for handling noisy labels = 라벨 노이즈 상황에서 앙상블 구조를 활용한 강건 학습 방법론link

Cho, Sangwook; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2022

6
Ensemble distillation in federated learning with dataset condensation = 연합학습에서 데이터 합성을 이용한 앙상블 증류link

Kim, Nakyil; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2022

7
Feature augmentation via mutual information in graph neural networks = 그래프 신경망에서의 상호정보량을 통한 특징 증강에 관한 연구link

Kim, Gahee; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2023

8
Meta-learning amidst heterogeneity and ambiguity = 이질성과 모호성 가운데 설명가능한 메타 학습link

Go, Kyeong-Ryeol; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2021

9
Molding into graph : efficient employment of Bayesian optimization over mixed spaces = 혼합 변수 공간을 위한 그래프 기반 베이지안 최적화 방법론link

Ahn, Jaeyeon; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2022

10
NASH: on structured pruning for encoder-decoder language models = 인코더 디코더 언어모델 경량화를 위한 구조적 가지치기link

Park, Seungjoon; 박승준; et al, 한국과학기술원, 2023

11
Near-optimal clustering in block Markov decision processes = 블락 마르코프 결정 과정에서의 거의 최적의 군집화 알고리즘link

Lee, Junghyun; Yun, Se-Young; 윤세영; Yun, Chulhee; et al, 한국과학기술원, 2023

12
Should we use the same activation function for federated image classification? = 연합 이미지 분류를 위해 동일한 활성화 함수를 사용해야할까?link

Shin, Jaewoo; Yun, Se-Young; et al, 한국과학기술원, 2023

13
Toward risk-based optimistic exploration for cooperative multi-agent reinforcement learning = 협력적 다중 에이전트 강화학습을 위한 위험도 기반의 낙천적 탐색방법link

Oh, Jihwan; Yun, Seyoung; et al, 한국과학기술원, 2023

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