Do-Guk Kim
인하대학교 컴퓨터공학과
dgkim@inha.ac.kr
금융 인공지능 연구실에서는 딥러닝/머신러닝을 기반으로 한 금융 분야에서의 인공지능 기술을 주로 연구하고 있습니다. 경진대회, 논문 발표 등 다양한 분야에서 성과를 내어 왔으며, 앞으로도 경진대회, 논문연구, 프로젝트 등 다양한 연구활동을 통해 학문적 기여는 물론이고, 산업계에서 활용 가능한 실용적인 기술들을 개발해 나가고자 합니다.
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
16명
최근 5년 졸업
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학위 과정 분포: 석사 16명 (대학원 16명)
대학원 16명
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본 논문은 신경망 아키텍처 적응 방법의 재현성 문제를 해결하기 위해 프록시 작업 없이 일반적인 훈련 과정 중에 직접 아키텍처를 개선하는 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 감독학습과 자기감독학습 모두에 적용 가능하며, CIFAR-10과 Tiny ImageNet 벤치마크에서 기존 NAT 방법을 능가하는 안정적인 성능 개선을 보여줍니다.
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