머신러닝, 학회
NeurIPS 논문을 낸 국내 연구실
탑티어Neural Information Processing Systems. 2023년 이후 논문 502편, 연구실 200곳
이 학회에 논문을 낸 연구실
| 연구실 | 대학 | 탑티어 논문 | 전체 논문 | 구성원 | 비교 |
|---|---|---|---|---|---|
 프로그래밍 언어 및 기계학습 원리 연구실양홍석 교수 | KAIST | 8 | 14 | – | |
 멀티모달 인공지능 연구실정준선 교수 | KAIST | 66 | 74 | – | |
 기계지능 및 데이터사이언스 연구실문태섭 교수모집 안내 | 서울대 | 21 | 32 | – | |
 패턴인식 및 머신러닝 연구실이성환 교수 | 고려대 | 42 | 153 | – | |
 인공지능 및 빅데이터 시스템 연구실도재영 교수신생 랩 | 서울대 | 21 | 24 | – | |
 아키텍처 및 코드 최적화 연구실이재욱 교수 | 서울대 | 21 | 34 | – | |
 강명주 연구실강명주 교수 | 서울대 | 21 | 35 | – | |
 김세훈 연구실김세훈 교수신생 랩 | KAIST | 10 | 12 | – | |
 문재균 연구실문재균 교수 | KAIST | 11 | 16 | – | |
 양은호 연구실양은호 교수 | KAIST | 50 | 56 | – | |
 이상학 연구실이상학 교수모집 안내 | 서울대 | 8 | 15 | 24 | |
 피지컬 인공지능 연구실최준원 교수 | 서울대 | 25 | 44 | – | |
 효율적 기계학습 연구실이한국 교수신생 랩모집 안내 | 성균관대 | 12 | 16 | 6 | |
 데이터 마이닝 연구실이재길 교수 | KAIST | 22 | 32 | – | |
 자연어 기반 멀티모달 지능 연구실목지수 교수신생 랩모집 안내 | 한양대 | 12 | 13 | 7 | |
 대규모 회로 및 시스템 연구실김재준 교수 | 서울대 | 17 | 39 | – | |
 언어 및 범용인공지능여진영 교수모집 안내 | 연세대 | 35 | 42 | 19 | |
 Active Generative Agents Lab윤상웅 교수신생 랩모집 안내 | UNIST | 5 | 5 | 11 | |
 Edge AI한동준 교수신생 랩 | 연세대 | 18 | 36 | 17 | |
 Interactive Machine Learning Lab전광성 교수 | POSTECH | 12 | 19 | 8 |
최근 논문
- Imagine the Unseen World: A Benchmark for Systematic Generalization in Visual World Models
2023, 머신러닝 & 마인드 랩
- Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck
2023, 박찬영 연구실
- Isometric Quotient Variational Auto-Encoders for Structure-Preserving Representation Learning
2023, Changwook Jeong Research Group. 정창욱 연구 그룹
- k-Median Clustering via Metric Embedding: Towards Better Initialization with Differential Privacy
2023, Algorithmic Foundations of Data Science Lab
- Knowledge-Augmented Reasoning Distillation for Small Language Models in Knowledge-Intensive Tasks
2023, 황성주 연구실
- Kullback-Leibler Maillard Sampling for Multi-armed Bandits with Bounded Rewards
2023, Interactive Machine Learning Lab
- Learning Efficient Surrogate Dynamic Models with Graph Spline Networks
2023, System Intelligence Lab
- Learning Human Action Recognition Representations Without Real Humans
2023, Universal Transfer Learning (UTL) Lab
- Learning Large-scale Neural Fields via Context Pruned Meta-Learning
2023, EffL (Efficient Learning), AGI-LAB, KAIST
- Learning Probabilistic Symmetrization for Architecture Agnostic Equivariance
2023, 비전 및 학습 연구실
- Learning to Discover Skills through Guidance
2023, 주재걸 연구실
- Leveraging Early-Stage Robustness in Diffusion Models for Efficient and High-Quality Image Synthesis
2023, 대규모 회로 및 시스템 연구실
- Locality-Aware Generalizable Implicit Neural Representation
2023, Computer Vision Lab, Data Systems Lab
- Localized Symbolic Knowledge Distillation for Visual Commonsense Models
2023, 언어 인지 및 피지컬 지능 연구실
- M2SODAI: Multi-Modal Maritime Object Detection Dataset With RGB and Hyperspectral Image Sensors
2023, 고급지능시스템 연구실
- Mip-Grid: Anti-aliased Grid Representations for Neural Radiance Fields
2023, 지능 저전력 음성/영상 시스템 연구실, V-Lab
- Modality-Agnostic Self-Supervised Learning with Meta-Learned Masked Auto-Encoder
2023, 신뢰가능한 인공지능 연구실, AGI-LAB, KAIST
- Mr. HiSum: A Large-scale Dataset for Video Highlight Detection and Summarization
2023, Visual Information Processing Lab
- Multimodal C4: An Open, Billion-scale Corpus of Images Interleaved with Text
2023, 언어 인지 및 피지컬 지능 연구실
- Multi-resolution Spectral Coherence for Graph Generation with Score-based Diffusion
2023, Medical Information Processing Lab, 안성수 연구실, Medical Information Processing Lab