POSTECH머신러닝
안희갑Hee-Kap Ahn
Algorithms Lab
알고리즘, 계산기하학, 자료구조, 이론전산 연구
2026 업데이트 중
- 논문
- 24
- 구성원
- 10
- 졸업생
- 33
26
Korea University머신러닝
박세준Sejun Park
Efficient Inference and Learning Lab
실제 컴퓨터가 사용하는 유한 정밀도(부동소수점·고정소수점) 연산 환경에서 신경망의 표현력, 최적화 수렴성, 일반화 성질을 수학적으로 분석하는 딥러닝 이론을 연구합니다.
논문 주제가 비슷한 연구실
- 2023–2026 논문
- 13
- T1 논문
- 12
- 구성원
- 2
- 박사 2 · 석사 0
- 졸업생
- 2
고려대학교 박세준 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 13편(T1 12편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 2명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 2명입니다.
논문 실적
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
3.3 · 92%
32023
32024
32025
42026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.
자주 발표한 학회·저널
논문으로 본 연구 주제
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
최근 논문
논문 13편
20264편
- ICMLT1
Sejun Park, Yeachan Park, Geonho Hwang
- ICMLT1
Sejun Park, Yeachan Park, Geonho Hwang
- ICMLT1
On the Expressive Power of Floating-Point Transformers
Sejun Park, Yeachan Park, Geonho Hwang
- NeurIPST1
Uniform Stability and Generalization Error of GD and SGD on Fixed-Point Parameters
Jonghyun Shin, Sejun Park
20253편
- CAVT1
Floating-Point Neural Networks Are Provably Robust Universal Approximators
Geonho Hwang, Wonyeol Lee, Yeachan Park, Sejun Park, Feras Saad
- ICMLT1
Floating-Point Neural Networks Can Represent Almost All Floating-Point Functions
Geonho Hwang, Yeachan Park, Wonyeol Lee, Sejun Park
- ICMLT1
Minimum Width for Universal Approximation using Squashable Activation Functions
Jonghyun Shin, Namjun Kim, Geonho Hwang, Sejun Park
20241편
Expressive Power of ReLU and Step Networks under Floating-Point Operations
Yeachan Park, Geonho Hwang, Wonyeol Lee, Sejun Park
비슷한 주제의 연구실
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.