Yonsei머신러닝
한동준Dong-Jun Han
Edge AI Lab
연합학습, 엣지 AI, 분산 학습, LLM 효율화
- 논문
- 44
- 구성원
- 9
- 졸업생
- 0
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 20
- T1 논문
- 15
- 구성원
- 5
- 박사 1 · 석사 4
- 졸업생
- 78
- 교수 4명 배출
KAIST 문재균 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 20편(T1 15편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 1명, 석사과정 4명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 78명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
5.0 · 75%
102023
32024
12025
62026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 20편
20266편
- ICMLWorkshop
Efficient Data Selection for Split Neural Networks
H. Kousar, H. I. Bhatti and J. Moon
- ICLRT1
Identifying Robust Neural Pathways: Few-Shot Adversarial Mask Tuning for Vision-Language Models
W. Choi, S. Ryu, J. Lsee, D.-J. Han, and J. Moon
- ICMLWorkshop
Policy-Only Power Sampling for Vision-Language-Action Control
J. Park, W. Choi and J. Moon
- AAAIT1
ProLoG: Hybrid Prompt and LoRA Based Adaptation of Vision-Language Models for OOD Generalization
J. Park, D.-J. Han and J. Moon
- TMLRT1
PruneFuse: Efficient Data Selection via Weight Pruning and Network Fusion
H. Kousar*, H. I. Bhatti*, J. Moon.
- ICMLWorkshop
Router-Guided Data Selection for Efficient Deep Learning
H. Kousar, H. I. Bhatti, M. M. Rahimi and J. Moon
20251편
- ICLRT1
Adaptive Energy Alignment for Accelerating Test-Time Adaptation
W. Choi, D.-Y. Kim, J. Park, J. LEE, Y. Park, D.-J. Han and J. Moon
20241편
- ICMLT1
Achieving Lossless Gradient Sparsification via Mapping to Alternative Space in Federated Learning
D.-Y. Kim, D.-J. Han, J. Seo and J. Moon
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