Min-hwan噢
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2020年-今天
2024 [第16条] 李炳贤(Byung Hyun Lee) , Min-hwan噢 , Se Young Chun先生 :
双扰动无任务持续学习。 AAAI公司 2024 : 13346-13354 [第15条] Joongkyu Lee(李钟圭) , Seung Joon公园 , 汤云浩 , Min-hwan噢 :
学习不确定感知的临时扩展操作。 AAAI公司 2024 : 13391-13399 [第14条] Kyungbok Lee先生 , Myunghee Cho Paik先生 , Min-hwan噢 , 吉素金(Gi-Soo Kim) :
混合影响上下文强盗。 AAAI公司 2024 : 13409-13417 [i18] Joongkyu Lee(李钟圭) , Seung Joon公园 , 汤云浩 , Min-hwan噢 :
学习不确定感知的临时扩展操作。 CoRR公司 abs/2402.05439 ( 2024 ) [i17] 李宗英(Jongyeong Lee) , 本田骏雅 , 伊藤信治 , Min-hwan噢 :
具有Fréchet型尾部分布的跟随扰动领头羊:对手强盗和两个世界中的最佳。 CoRR公司 abs/2403.05134 ( 2024 ) [i16] Joongkyu Lee(李钟圭) , Min-hwan噢 :
多项式Logistic Bandit的近似极小最优回归。 CoRR公司 abs/2405.09831 ( 2024 ) 【i15】 Wooseong Cho先生 , 黄泰云 , Joongkyu Lee(李钟圭) , Min-hwan噢 :
多项式逻辑函数逼近强化学习的随机探索。 CoRR公司 abs/2405.20165 ( 2024 ) 2023 [第13条] 黄泰云 , Min-hwan噢 :
基于模型的多项式Logistic函数逼近强化学习。 AAAI公司 2023 : 7971-7979 [第12条] Wonyoung Kim公司 , Myunghee Cho Paik先生 , 敏焕Oh :
挤压全部:线性上下文强盗的新估计和自规范边界。 AISTATS公司 2023 : 3098-3124 [第11条] 杨根财 , 吉素金(Gi-Soo Kim) , Yunseo Choi先生 , Wooseong Cho先生 , Myunghee Cho Paik先生 , Min-hwan噢 :
使用Cox比例风险模型的半参数上下文定价算法。 ICML公司 2023 : 5771-5786 [第10条] 黄泰云 , Kyuwook Chai公司 , 敏焕Oh :
组合神经乐队。 ICML公司 2023 : 14203-14236 【c9】 拜占庭·金 , 敏焕Oh :
基于模型的离线强化学习与基于国家的保守主义。 ICML公司 2023 : 16728-16746 【c8】 Choi贤俊 , 拉詹·乌德瓦尼 , Min-hwan噢 :
级联上下文组合强盗。 NeurIPS公司 2023 [第14条] 黄泰云 , 吉屋柴 , Min-hwan噢 :
组合神经乐队。 CoRR公司 abs/2306.00242 ( 2023 ) [i13] 拜占庭·金 , Min-hwan噢 :
基于模型的离线强化学习与基于国家的保守主义。 CoRR公司 abs/2307.11352 ( 2023 ) [i12] 李炳贤(Byung Hyun Lee) , Min-hwan噢 , Se Young Chun先生 :
双扰动无任务持续学习。 CoRR公司 abs/2312.13027 ( 2023 ) 2022 [j3] 宋建勋(Jaehun Song) , 敏焕Oh , Hyung-Sin Kim(金贤信) :
使用服务器端信息进行个性化联合学习。 IEEE接入 10 : 120245-120255 ( 2022 ) 【c7】 尹锡柱 , Min-hwan噢 :
用于协作过滤的随机专家变分自动编码器。 万维网 2022 : 2482-2490 [i11] 宋建勋(Jaehun Song) , Min-hwan噢 , Hyung-Sin Kim(金贤信) :
使用服务器端信息进行个性化联合学习。 CoRR公司 abs/2205.11044 ( 2022 ) [i10] Wonyoung Kim公司 , Min-hwan噢 , Myunghee Cho Paik先生 :
挤压全部:线性上下文强盗的新估计和自规范边界。 CoRR公司 abs/2206.05404 ( 2022 ) [第九章] 黄泰云 , Min-hwan噢 :
基于模型的多项式Logistic函数逼近强化学习。 CoRR公司 abs/2212.13540 ( 2022 ) 2021 【c6】 Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
多项式逻辑上下文强盗:可证明的最优性和实用性。 AAAI公司 2021 : 9205-9213 【c5】 Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 , 阿萨夫·泽埃维 :
斯巴西——不可知论的拉索强盗。 ICML公司 2021 : 8271-8280 [i8] Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
多项式逻辑上下文强盗:可证明的最优性和实用性。 CoRR公司 abs/2103.13929 ( 2021 ) 2020 【c4】 Min-hwan噢 , 佩德·奥尔森 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) :
不确定性分解的人群计数。 AAAI公司 2020 : 11799-11806 [i7] Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
使用反向强化学习的顺序异常检测。 CoRR公司 abs/2004.10398 ( 2020 ) [i6] Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 , 阿萨夫·泽维 :
斯巴西——不可知论的拉索强盗。 CoRR公司 abs/2007.08477 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [注2] 刘伟一 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 福彩于 , 铃木丰田 , 胡广民 , 哈尔·詹姆斯·库珀 , Min-hwan噢 , 杨紫琼 :
对“通过GAN学习图形拓扑特征”的更正。 IEEE接入 7 : 133600-133601 ( 2019 ) 【c3】 Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
使用反向强化学习的顺序异常检测。 KDD公司 2019 : 1480-1490 【c2】 Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
多项式Logit上下文强盗的汤普森抽样。 NeurIPS公司 2019 : 3145-3155 [i5] Min-hwan噢 , 佩德·奥尔森 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) :
不确定性分解的人群计数。 CoRR公司 abs/1903.07427 ( 2019 ) [i4] Min-hwan噢 , 佩德·奥尔森 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) :
高粱头的计数和分割。 CoRR公司 abs/1905.13291 ( 2019 ) 2018 【c1】 Hiroki Kanezashi先生 , 铃木丰田 , 达里奥·加西亚-加苏拉 , Min-hwan噢 , 松冈佐治 :
动态图的增强学习自适应模式匹配。 高性能计算机 2018 : 92-101 [i3] Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 :
PAC无模型强化学习的定向探索。 CoRR公司 abs/1808.10552 ( 2018 ) [i2] Hiroki Kanezashi先生 , 铃木丰田 , 达里奥·加西亚-加苏拉 , Min-hwan噢 , 松冈佐治 :
动态图的增强学习自适应模式匹配。 CoRR公司 腹肌/1812.10321 ( 2018 ) 2017 [i1] 刘伟一 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 哈尔·詹姆斯·库珀 , 敏焕Oh , 杨紫琼 , 铃木丰田 :
GAN能学习图的拓扑特征吗? CoRR公司 abs/1707.06197 ( 2017 ) 2015 [j1] 丹尼尔·苏德利 , 苏拉杰·克什里 , 帕特里克·斯汀森 , Min-hwan噢 , 加鲁德·艾扬格 , 利亚姆·帕宁斯基 :
从高度子样本活动数据中高效“霰弹枪”推断神经连接。 公共科学图书馆计算。 生物。 11 ( 10 ) ( 2015 )
合著者索引
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