Session Track

P9.5

인공지능 Ⅴ

좌장: 민현정(아주대학교)

P9.5-1

효율적인 분산학습을 위한 기울기 재척도화 방법

유찬희 · 박경석(과학기술연합대학원대학교, 한국과학기술정보연구원)

논문 보기 Q&A: rbyche@naver.com

P9.5-2

Domain randomization을 이용한 시뮬레이터와 실제 환경의 차이를 줄이는 강화 학습 기법

손종욱 · 조국래(DGIST)

논문 보기 Q&A: jwson@dgist.ac.kr

P9.5-3

진화적 접근법을 활용한 마스터 노이즈 생성과 적대적 공격 기법

정창길(영남대), 추현우(대구한의대), 이종현(크리에이티브마인드), 최태종(경일대)

논문 보기 Q&A: gry17@kiu.kr

P9.5-4

진화된 내적 동기에 기반한 완전 자율 강화 학습

이강훈 · 장병탁(서울대)

논문 보기 Q&A: khlee@bi.snu.ac.kr

P9.5-5

Dynamic Sparse Training을 응용한 점진적 그룹단위 프루닝

이광한 · 신동군(성균관대)

논문 보기 Q&A: icanlgh0016@gmail.com

P9.5-6

그래프 패턴 탐지를 위한 노드간 관계 추론기반의 서브그래프 분할을 사용한 그래프 패턴탐지 방법

문형준 · 김진영 · 조성배(연세대)

논문 보기 Q&A: axtabio@yonsei.ac.kr

P9.5-7

사전 학습된 신경망에서 최대 적합성 경로를 이용한 구조화된 프루닝 기법

이건호 · 최동완(인하대학교)

논문 보기 Q&A: 2kh3014@naver.com

P9.5-8

딥러닝 지원 게임엔진을 통한 강화학습

박해찬 · 백낙훈(경북대)

논문 보기 Q&A: lucidsun92@gmail.com

P9.5-9

강화 학습에서 보상 함수 변화에 따른 동작의 다양성 분석

손종욱 · 조국래(DGIST)

논문 보기 Q&A: jwson@dgist.ac.kr

P9.5-10

Visualizing Extreme Gradient Boost Models

김혁동 · 조소희 · 최재식(한국과학기술원)

논문 보기 Q&A: hyukdong.kim@kaist.ac.kr

P9.5-11

효율적인 평생학습 알고리즘의 모델기반 강화학습 적용에 관한 연구

이병준 · 이종민 · 최윤선 · 장영수 · 김기응(KAIST)

논문 보기 Q&A: bjlee@ai.kaist.ac.kr

P9.5-12

최근접 이웃 참조 기반 그래프 신경망

지종호 · 신현정(아주대)

논문 보기 Q&A: baical77@ajou.ac.kr

P9.5-13

균일성 및 정렬성 제약 자기지도 표현형 학습

유승룡 · 윤성로(서울대)

논문 보기 Q&A: bastian95@snu.ac.kr

P9.5-14

Multilevel Semi-Supervised Regression with Hierarchically Structured Networks

김명준 · 김재현 · 신현정 (아주대)

논문 보기 Q&A: junkim930@ajou.ac.kr

P9.5-15

개선된 이진 신경망

김효원 · 이성환(고려대학교)

논문 보기 Q&A: hyo1_kim@korea.ac.kr

P9.5-16

심층신경망의 Quantization 학습에 대한 시간과 정확도의 Trade-Off 분석 및 최소 학습량 도출

최강 · 조동빈 · 서지원(한양대)

논문 보기 Q&A: kangchoi21@gmail.com

P9.5-17

ReLU가 합성된 행렬 곱 연산의 부분 생략을 통한 딥 러닝 모델 추론 시간 개선

안건주 · 서지원(한양대)

논문 보기 Q&A: ahngj96@naver.com

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