머신러닝, 학회
ICML 논문을 낸 국내 연구실
탑티어International Conference on Machine Learning. 2023년 이후 논문 284편, 연구실 148곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
 Computer Vision Lab곽수하 교수모집 안내 | POSTECH | 45 | 53 | 47 | |
 Computer Vision Lab손진희 교수모집 안내 | POSTECH | 49 | 57 | 47 | |
 CSI Agent우홍욱 교수 | 성균관대 | 24 | 29 | 19 | |
 Efficient Inference and Learning Lab박세준 교수모집 안내 | 고려대 | 7 | 9 | 2 | |
 생성형 지능시스템 연구실 (Generative Intelligence Lab)박성우 교수 | 고려대 | 9 | 29 | 3 | |
 ITML손지용 교수신생 랩모집 안내 | 연세대 | 7 | 17 | 14 | |
 Lab for Autonomous Robotics Research김현진 교수 | 서울대 | 28 | 64 | 1 | |
 Machine Learning Lab이기복 교수모집 안내 | 연세대 | 12 | 14 | 22 | |
 Medical Information Processing Lab김원화 교수 | POSTECH | 54 | 68 | 43 | |
 Medical Information Processing Lab류일우 교수 | POSTECH | 46 | 57 | 43 | |
 Programming Languages Lab박성우 교수 | POSTECH | 9 | 29 | 10 | |
 소프트컴퓨팅조성배 교수모집 안내 | 연세대 | 11 | 64 | 8 | |
 인공지능융합연구실김광수 교수 | 성균관대 | 9 | 14 | 12 | |
 인포메이션시스템즈노알버트 교수모집 안내 | 연세대 | 14 | 24 | 15 | |
 인지머신러닝 연구실이정우 교수모집 안내 | 서울대 | 13 | 43 | 27 | |
 기계지능 및 데이터사이언스 연구실문태섭 교수모집 안내 | 서울대 | 21 | 32 | – | |
 기계학습 및 의사결정 연구실이병준 교수 | 고려대 | 17 | 25 | 19 | |
 생물정보 및 생명정보 연구실김선 교수 | 서울대 | 11 | 32 | – | |
 문재균 연구실문재균 교수 | KAIST | 11 | 16 | – | |
 오성준 연구실오성준 교수모집 안내 | KAIST | 28 | 29 | 20 |
최근 논문
- Overcoming Spurious Solutions in Semi-Dual Neural Optimal Transport: A Smoothing Approach for Learning the Optimal Transport Plan
2025, PDE&AI Lab
- Penalizing Infeasible Actions and Reward Scaling in Reinforcement Learning with Offline Data
2025, 스마트 정보 시스템 연구실
- Peri-LN: Revisiting Normalization Layer in the Transformer Architecture
2025, AGI-LAB, KAIST
- PF3plat: Pose-Free Feed-Forward 3D Gaussian Splatting for Novel View Synthesis
2025, 김승룡 연구실
- Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks
2025, 김세훈 연구실
- Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF?
2025, 인지머신러닝 연구실
- Position: The AI Conference Peer Review Crisis Demands Author Feedback and Reviewer Rewards
2025, Embedded AI Lab
- Posterior Inference with Diffusion Models for High-dimensional Black-box Optimization
2025, System Intelligence Lab
- PRIME: Deep Imbalanced Regression with Proxies
2025, AGI-LAB, KAIST
- Prompt-based Depth Pruning of Large Language Models
2025, EffL (Efficient Learning)
- Provable Benefit of Random Permutations over Uniform Sampling in Stochastic Coordinate Descent
2025, 윤철희 연구실
- Provably Near-Optimal Federated Ensemble Distillation with Negligible Overhead
2025, 정보 및 통신 연구실
- QuantSpec: Self-Speculative Decoding with Hierarchical Quantized KV Cache
2025, 김세훈 연구실
- QuRe: Query-Relevant Retrieval through Hard Negative Sampling in Composed Image Retrieval
2025, 윤세영 연구실, Mobile Intelligence & Interaction Laboratory
- Ranked Entropy Minimization for Continual Test-Time Adaptation
2025, 신호학습연구실
- Retrieval Augmented Time Series Forecasting
2025, 데이터 사이언스 연구실
- ReVISE: Learning to Refine at Test-Time via Intrinsic Self-Verification
2025, AGI-LAB, KAIST, 언어 기계 학습
- Revisiting Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model
2025, 윤세영 연구실
- SAFE: Finding Sparse and Flat Minima to Improve Pruning
2025, Computational Optimization Lab
- Sassha: Sharpness-aware Adaptive Second-order Optimization with Stable Hessian Approximation
2025, Computational Optimization Lab