머신러닝, 학회
ICLR 논문을 낸 국내 연구실
탑티어International Conference on Learning Representations. 2023년 이후 논문 537편, 연구실 205곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
UNIST 장영수 교수신생 랩모집 안내
탑티어 8전체 10구성원 10
강화학습학습 이론·최적화
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
 운동 연구실이제희 교수 | 서울대 | 5 | 6 | – | |
 지능 저전력 음성/영상 시스템 연구실고종환 교수 | 성균관대 | 21 | 70 | 33 | |
 영상 및 이미지 컴퓨팅 연구실김문철 교수 | KAIST | 25 | 45 | – | |
 제어 및 지능형 시스템 연구실안희진 교수 | KAIST | 2 | 12 | 12 | |
 영상 및 비디오 패턴 인식 연구실이상윤 교수 | 연세대 | 31 | 61 | 15 | |
 AI² 연구실김대영 교수 | KAIST | 9 | 31 | 20 | |
 AI Cognition Optimization with Reinforcement & Exploration (AI-CORE) Lab. 지능 최적화 및 강화학습 연구실장영수 교수신생 랩모집 안내 | UNIST | 8 | 10 | 10 | |
 Algorithm, Circuits, Architecture (ACA) Lab최승규 교수신생 랩 | 연세대 | 3 | 11 | 10 | |
 Algorithmic Foundations of Data Science LabChenglin Fan 교수신생 랩 | 서울대 | 8 | 15 | – | |
 AUTONOMOUS CONTROL FOR STOCHASTIC SYSTEMS한수진 교수신생 랩 | KAIST | 1 | 9 | 27 | |
 Brain x Machine Intelligence Lab이상완 교수모집 안내 | KAIST | 7 | 10 | 28 | |
 Changwook Jeong Research Group. 정창욱 연구 그룹정창욱 교수모집 안내 | UNIST | 3 | 4 | 29 | |
 Computational Intelligence 연구실김은태 교수 | 연세대 | 14 | 27 | 7 | |
 Computer Graphics Lab조성현 교수 | POSTECH | 28 | 58 | 38 | |
 Computer Vision Lab손진희 교수모집 안내 | POSTECH | 49 | 57 | 47 | |
 Computer Vision Lab조민수 교수 | POSTECH | 43 | 60 | – | |
 Computing for Embedded Lightweight Learning (CELL)김예성 교수 | POSTECH | 10 | 29 | 17 | |
 Data Systems Lab한욱신 교수 | POSTECH | 18 | 26 | 24 | |
 생성형 지능시스템 연구실 (Generative Intelligence Lab)박성우 교수 | 고려대 | 9 | 29 | 3 | |
 Generative Intelligence Lab. 생성지능연구실최진영 교수신생 랩 | UNIST | 4 | 4 | 2 |
최근 논문
- MA2E: Addressing Partial Observability in Multi-Agent Reinforcement Learning with Masked Auto-Encoder
2025, 윤세영 연구실, 정송 연구실
- MDSGen: Fast and Efficient Masked Diffusion Temporal-Aware Transformers for Open-Domain Sound Generation
2025, 인공지능 및 머신러닝 연구실
- Meta-Continual Learning of Neural Fields
2025, 시각 및 학습 연구실
- Minimax Optimal Reinforcement Learning with Quasi-Optimism
2025, 오민환 연구실
- Mitigating Parameter Interference in Model Merging via Sharpness-Aware Fine-Tuning
2025, 백성용 연구실
- MMR: A Large-scale Benchmark Dataset for Multi-target and Multi-granularity Reasoning Segmentation
2025, 뇌역공학과 영상연구실
- Model Risk-sensitive Offline Reinforcement Learning
2025, CSI Agent
- MOFFlow: Flow Matching for Structure Prediction of Metal-Organic Frameworks
2025, System Intelligence Lab, 안성수 연구실
- Monet: Mixture of Monosemantic Experts for Transformers
2025, 데이터마이닝 및 인포메이션시스템 연구실, KAIST AIPR Lab
- MrSteve: Instruction-Following Agents in Minecraft with What-Where-When Memory
2025, 머신러닝 & 마인드 랩
- Multi-Task Corrupted Prediction for Learning Robust Audio-Visual Speech Representation
2025, 윤세영 연구실
- NeSyC: A Neuro-symbolic Continual Learner For Complex Embodied Tasks in Open Domains
2025, CSI Agent
- Neural Functions for Learning Periodic Signal
2025, 빅데이터 분석 및 학습 연구실
- Neural ODE Transformers: Analyzing Internal Dynamics and Adaptive Fine-tuning
2025, Statistical Artificial Intelligence Lab, Stochastic Dynamics and Machine Learning Lab
- PaCA: Partial Connection Adaptation for Efficient Fine-Tuning
2025, Mobile Multimedia Systems Group
- Parameter Expanded Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo
2025, 프로그래밍 언어 및 기계학습 원리 연구실, 윤철희 연구실, 이주호 연구실
- PeriodWave: Multi-Period Flow Matching for High-Fidelity Waveform Generation
2025, 패턴인식 및 머신러닝 연구실
- PFGuard: A Generative Framework with Privacy and Fairness Safeguards
2025, 데이터 지능 연구실
- PIG: Physics-Informed Gaussians as Adaptive Parametric Mesh Representations
2025, 홍영준 연구실, V-Lab
- PIORF: Physics-Informed Ollivier-Ricci Flow for Long-Range Interactions in Mesh Graph Neural Networks
2025, 빅데이터 분석 및 학습 연구실