KAIST머신러닝
김기응Kee-Eung Kim
AIPR Lab
기계학습, 인공지능, 강화학습
- 논문
- 27
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 49
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 13
- T1 논문
- 7
- 구성원
- 미확인
- 졸업생
- 56
- 교수 10명 배출
KAIST 정송 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 13편(T1 7편)을 발표했습니다. 졸업생은 56명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
3.3 · 54%
42023
22024
52025
22026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 13편
20262편
- IEEE Transactions on Communications
Joint Security–Energy–Latency Optimization for Code Offloading in LEO Satellite Networks with Mixed Security Requirements
J. Kim, S. Jeon, J. Kwak and S. Chong
- ICLRT1
LS-Merge: Merging Language Models in Latent Space
B. Soro, A. Zhang, B. Andreis, J. Jo, S. Chong and S. J. Hwang
20255편
- SIGCOMMT1
AoRA: AI-on-RAN Architecture for Backhaul-free Edge Inference
S. Kholmatov, S. Cho, K. Lee and S. Chong
- ICLRT1
Diffusion-based Neural Network Weights Generation
B. Soro, B. Andreis, H. Lee, S. Chong, F. Hutter and S. J. Hwang
- ICLRWorkshop
Instruction-Guided Autoregressive Neural Network Parameter Generation
B. Soro, B. Andreis, S. Chong and S. J. Hwang
- ICLRT1
MA^2E: Addressing Partial Observability in Multi-Agent Reinforcement Learning with Masked Auto-Encoder
S. Kang, Y. Lee, G. Kim, S. Chong and S. Yun
- IEEE TMCT1
NeuroBalancer: Balancing System Frequencies with Punctual Laziness for Timely and Energy-efficient DNN Inferences
K. Bin, S. Kim, S. Ha, S. Chong and K. Lee
20241편
- IEEE WCLT2
Practical Denoising Autoencoder for CSI Feedback without Clean Target in Massive MIMO Networks
A. Lee, H. Park, Y. Kwon, H. Lee and S. Chong
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