Yung-Kyun Noh先生
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2020年–今天
2024 [公元22年] 哈恩维德·李 , Tri Wahyu Guntara公司 , 李宗民(Jongmin Lee) , Yung-Kyun Noh先生 , Kee-Eung Kim(金记) :
用于确定性RL策略的样本内-非样本策略评估的核度量学习。 ICLR公司 2024 [i12] 哈维德·李 , Tri Wahyu Guntara公司 , 李宗民(Jongmin Lee) , Yung-Kyun Noh先生 , Kee-Eung Kim(金记) :
确定性RL策略的样本内非策略评估的核度量学习。 CoRR公司 abs/2405.18792 ( 2024 ) [i11] Sangwoong Yoon公司 , Himchan Hwang , Dohyun Kwon先生 , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
基于能量模型的扩散模型的最大熵逆强化学习。 CoRR公司 abs/2407.00626 ( 2024 ) 2023 [j13] 李在元 , 仲贤元 , Seonggwang Jeon公司 , 周宇进(Yujin Choo) , 杨玉彬 , Jin-Seon噢 , 金民秀 , Seonhwa Kim先生 , InSuk Joung先生 , 清查江 , 宋正利(Sung Jong Lee) , 金泰贤(Tae Hyun Kim) , Kyong Hwan Jin先生 , 吉尔泰·宋 , Eun-Sol Kim公司 , Jejoong Yoo先生 , 尤诺克·派克 , Yung-Kyun Noh先生 , Keehyoung Joo先生 :
DeepFold:通过优化损失函数、改进模板特征和重新优化能量函数来增强蛋白质结构预测。 生物信息。 39 ( 12 ) ( 2023 ) 【c21】 清查江 , 李永贤 , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
用于非欧几里得数据的几何正则化自动编码器。 ICLR公司 2023 [公元20年] Beom Woo Kang先生 , Junho Wohn先生 , Seongju Lee先生 , 成云公园 , Yung-Kyun Noh先生 , 永骏公园 :
同步软件NAS在移动平台上实现高效的协作推断。 LCTES公司 2023 : 13-25 [第19条] Sangwoong Yoon公司 , 弗兰克·C·帕克 , Gunsu S.Yun先生 , 伊尔荣·金 , Yung-Kyun Noh先生 :
核密度比的可变权重。 NeurIPS公司 2023 [第18条] Sangwoong Yoon公司 , Young-Uk Jin公司 , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
基于能量的异常检测模型:流形扩散恢复方法。 NeurIPS公司 2023 [i10] Sangwoong Yoon公司 , 杨玉珍 , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
基于能量的异常检测模型:流形扩散恢复方法。 CoRR公司 abs/2310.18677 ( 2023 ) [第九章] Sangwoong Yoon公司 , Frank Chongwoo公园 , Gunsu S.Yun先生 , 伊尔荣·金 , Yung-Kyun Noh先生 :
核密度比的可变权重。 CoRR公司 abs/2311.03001 ( 2023 ) [i8] Sangwoong Yoon公司 , Dohyun Kwon先生 , Himchan Hwang , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
广义对比发散:通过反向强化学习联合训练基于能量的模型和扩散模型。 CoRR公司 abs/2312.03397 ( 2023 ) 2022 [公元12年] J.Jon Ryu , Shouvik Ganguly公司 , Younghan Kim(金永汉) , Yung-Kyun Noh先生 , 丹尼尔·D·李 :
基于拉普拉斯逆变换的最近邻密度函数估计。 IEEE传输。 Inf.理论 68 ( 6 ) : 3511-3551 ( 2022 ) [第17条] 清查江 , Sungyoon Lee(李成云) , 弗兰克·C·帕克 , Yung-Kyun Noh先生 :
一种基于信息几何的重参数化非变锐度测度。 NeurIPS公司 2022 [第16条] 哈维德·李 , 李宗民(Jongmin Lee) , Yunseon Choi先生 , Wonseok Jeon系列 , 李炳君 , Yung-Kyun Noh先生 , Kee-Eung Kim(金记) :
针对持续行动背景下匪徒的非政策评估的局部度量学习。 NeurIPS公司 2022 [i7] Sangwoong Yoon公司 , 崔金元(Jinwon Choi) , 李永贤 , Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 :
通过异常值的对抗生成评估分布外检测器。 CoRR公司 abs/2208.10940 ( 2022 ) [i6] 哈维德·李 , 李宗民(Jongmin Lee) , Yunseon Choi先生 , Wonseok Jeon系列 , 李炳君 , Yung-Kyun Noh先生 , Kee-Eung Kim(金记) :
针对持续行动背景下匪徒的非政策评估的局部度量学习。 CoRR公司 abs/2210.13373 ( 2022 ) 2021 [公元11年] 清查江 , Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 :
非欧几里得数据流形学习的黎曼几何框架。 高级数据分析。 分类。 15 ( 三 ) : 673-699 ( 2021 ) [公元10年] 桑森·李 , 泰亨·李 , Yung-Kyun Noh先生 , 孙金 :
外显子、内含子和CpG岛的比较和进化比较的k谱核排序。 IEEE ACM传输。 计算。 生物信息。 18 ( 三 ) : 1174-1183 ( 2021 ) [第15条] Sangwoong Yoon公司 , Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 :
在规范化约束下自动编码。 ICML公司 2021 : 12087-12097 [i5] 清查江 , Sang-Kyun Ko先生 , Yung-Kyun Noh先生 , 崔杰云 , 林俊文 , Tae-Jeong Kim先生 :
学会在tt̅b \773]过程中识别额外的b-jet时提高匹配效率。 CoRR公司 abs/2103.09129 ( 2021 ) [i4] Sangwoong Yoon公司 , Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 :
规范化约束下的自动编码。 CoRR公司 abs/2105.05735 ( 2021 ) 2020 [公元9年] Seunghyeon Kim先生 , Yung-Kyun Noh先生 , 弗兰克·C·帕克 :
机器视觉检测中基于传递学习的高效神经网络压缩。 神经计算 413 : 294-304 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j8] Yung-Kyun Noh先生 , 纪扬公园 , Byoung Geol Choi公司 , Kee-Eung Kim(金记) , Seung-Woon Rha公司 :
基于机器学习的方法预测需要血管重建的急性冠脉综合征。 医学系统杂志。 43 ( 8 ) : 253:1-253:8 ( 2019 ) [j7] 杉山正树 , Yung-Kyun Noh先生 :
前言:第十届亚洲机器学习会议(ACML 2018)期刊跟踪专刊。 机器。 学习。 108 ( 5 ) : 717-719 ( 2019 ) [第14条] Jiwon Hong公司 , 宋骏公园 , 泰瑞·金 , Yung-Kyun Noh先生 , 金相宇 , 金东菲尔 , 金元浩 :
用于识别作者组的恶意软件分类:基于图形的方法。 RACS系统 2019 : 169-174 2018 [j6] Yung-Kyun Noh先生 , 杉山正树 , 宋柳 , 马提努斯·克里斯托弗·杜普莱西斯 , Frank Chongwoo公园 , 丹尼尔·D·李 :
Kullback-Leibler散度最近邻估计的偏差减少和度量学习。 神经计算。 30 ( 7 ) ( 2018 ) [j5] Yung-Kyun Noh先生 , 吉洪·哈姆 , Frank Chongwoo公园 , Byoung-Tak Zhang先生 , 丹尼尔·D·李 :
基于Bhattacharyya判别分析的流体动力学模型。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 40 ( 1 ) : 92-105 ( 2018 ) 【j4】 Yung-Kyun Noh先生 , Byoung-Tak Zhang先生 , 丹尼尔·D·李 :
最近邻分类的生成性局部度量学习。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 40 ( 1 ) : 106-118 ( 2018 ) [第13条] 吉洪·哈姆 , Yung-Kyun Noh先生 :
K-Beam Minimax:深度对抗学习的高效优化。 ICML公司 2018 : 1876-1884 [i3] Shouvik Ganguly公司 , Jongha Ryu先生 , Young-Han Kim(金永汉) , Yung-Kyun Noh先生 , 丹尼尔·D·李 :
基于拉普拉斯逆变换的最近邻密度函数估计。 CoRR公司 abs/1805.08342 ( 2018 ) [i2] 吉洪·哈姆 , Yung-Kyun Noh先生 :
用于Minimax优化的K-Beam次梯度下降。 CoRR公司 abs/1805.11640 ( 2018 ) 2017 [第12条] Hyoin Kim先生 , Hyenbeom Lee公司 , Seungwon Choi先生 , Yung-Kyun Noh先生 , H.Jin Kim先生 :
障碍环境下协同空中运输的运动规划。 ICRA公司 2017 : 2328-2334 [第11条] Seunghyeon Kim先生 , 金宇英 , Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 :
自动光学检查的转移学习。 国际JCNN 2017 : 2517-2524 [第10条] Yung-Kyun Noh先生 , 杉山正树 , Kee-Eung Kim(金记) , 弗兰克·C·帕克 , 丹尼尔·D·李 :
核回归的生成性局部度量学习。 NIPS公司 2017 : 2452-2462 [电子1] 张敏玲 , Yung-Kyun Noh先生 :
第九届亚洲机器学习会议记录,2017年11月15日至17日,韩国首尔,ACML 2017。 机器学习研究进展 77, PMLR公司 2017 [目录] 2016 [j3] 佐佐木弘 , Yung-Kyun Noh先生 , 岗牛 , 杉山正树 :
直接密度导数估计。 神经计算。 28 ( 6 ) : 1101-1140 ( 2016 ) 2015 [注2] Yung-Kyun Noh先生 , 丹尼尔·D·李 , 京爱阳 , Cheong-Tag Kim先生 , Byoung-Tak Zhang先生 :
DNA核机器的分子学习。 生物晶体。 137 : 73-83 ( 2015 ) 【c9】 金孝恩(Hyeoneun Kim) , Woosang Lim公司 , 李康勋 , Yung-Kyun Noh先生 , Kee-Eung Kim(金记) :
基于模型的贝叶斯强化学习的奖励形成。 AAAI公司 2015 : 3548-3555 【c8】 佐佐木弘 , Yung-Kyun Noh先生 , 杉山正树 :
直接密度导数估计及其在KL-D发散近似中的应用。 AISTATS公司 2015 2014 【c7】 Yung-Kyun Noh先生 , 杉山正树 , 宋柳 , 马提努斯·克里斯托弗·杜普莱西斯 , Frank Chongwoo公园 , 丹尼尔·D·李 :
Kullback-Leibler散度最近邻估计的偏差减少和度量学习。 AISTATS公司 2014 : 669-677 【c6】 Yung-Kyun Noh先生 , Byoung-Kyong Min公司 :
使用最近邻信息进行脑-计算机接口的特征选择。 BCI公司 2014 : 1-3 2013 [c5] Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 , 丹尼尔·D·李 :
多选择序贯抽样的k-最近邻分类算法。 CogSci公司 2013 2012 【c4】 Yung-Kyun Noh先生 , Frank Chongwoo公园 , 丹尼尔·D·李 :
自适应k-最近邻分类的扩散决策。 NIPS公司 2012 : 1934-1942 2011 [i1] 袁实 , Yung-Kyun Noh先生 , 菲莎 , 丹尼尔·D·李 :
通过生成模型和核心学习学习判别指标。 CoRR公司 abs/1109.3940 ( 2011 ) 2010 【c3】 Yung-Kyun Noh先生 , Byoung-Tak Zhang先生 , 丹尼尔·D·李 :
最近邻分类的生成性局部度量学习。 NIPS公司 2010 : 1822-1830 【c2】 Yung-Kyun Noh先生 , Byoung-Tak Zhang先生 , 丹尼尔·D·李 :
低阶判别分析的流体动力学模型。 AISTATS公司 2010 : 565-572
2000 – 2009
2008 [j1] Joon Shik Kim先生 , 李继武 , Yung-Kyun Noh先生 , Ji-Yoon公园 , 李东尹 , Kyung-Ae Yang(杨庆爱) , Young-Gyu Chai(Young-Giu柴) , 金钟灿 , Byoung-Tak Zhang先生 :
预测DNA杂交的进化蒙特卡罗算法。 生物晶体。 91 ( 1 ) : 69-75 ( 2008 ) 【c1】 Yung-Kyun Noh先生 , Jihun火腿 , 丹尼尔·D·李 :
基于正则判别分析的变换-变目标识别。 ICPR公司 2008 : 1-5