| 1 | Zero-shot blind image denoising via implicit neural representations = 암묵적 신경망을 통한 블라인드 제로-샷 이미지 디노이징link Kim, Chaewon; Shin, Jinwoo; 신진우, 한국과학기술원, 2022 |
| 2 | Robustness of adversarial attacks on GNN based on global heterophily level = 그래프의 이종선호 정도에 기반한 그래프 적대적 공격 방어link Bae, Seohui; Yang, Eunho; 양은호, 한국과학기술원, 2022 |
| 3 | Extracting TTS style via adversarial and supervised contrastive learning = 적대적 및 지도 대조 학습을 통한 TTS 스타일 추출link Shin, Eunhyouk; Yang, Eunho; 양은호, 한국과학기술원, 2022 |
| 4 | Disentangling and diversifying text-driven image manipulation via StyleGAN generator = StyleGAN 생성모델을 활용한 텍스트 기반 이미지 조작의 분리 및 다양화link Shin, Su-Min; Yang, Eunho; 양은호, 한국과학기술원, 2022 |
| 5 | Ensemble distillation in federated learning with dataset condensation = 연합학습에서 데이터 합성을 이용한 앙상블 증류link Kim, Nakyil; Yun, Seyoung; 윤세영, 한국과학기술원, 2022 |
| 6 | Molding into graph : efficient employment of Bayesian optimization over mixed spaces = 혼합 변수 공간을 위한 그래프 기반 베이지안 최적화 방법론link Ahn, Jaeyeon; Yun, Seyoung; 윤세영, 한국과학기술원, 2022 |
| 7 | ENLAS : robust learning via ensemble framework for handling noisy labels = 라벨 노이즈 상황에서 앙상블 구조를 활용한 강건 학습 방법론link Cho, Sangwook; Yun, Se-Young; 윤세영, 한국과학기술원, 2022 |
| 8 | Automated augmentation for knowledge distillation = 지식 증류를 위한 자동화된 데이터 증강 기법link Choi, Jinhwan; Yun, Se-Young; 윤세영, 한국과학기술원, 2022 |
| 9 | Scale mixtures of neural network gaussian processes = 인공 신경망 가우시안 확률과정의 규모 혼합 모델link Lee, Hyungi; Lee, Juho; 이주호, 한국과학기술원, 2022 |
| 10 | Diversity matters when learning from ensembles = 다양성을 고려한 앙상블 학습link Nam, Giung; Lee, Juho; 이주호, 한국과학기술원, 2022 |
