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산업수학 소개 바로가기- Recent Advances in Score-based Generative Models
- Cascading Contextual Assortment Bandits
- Graph Learning vs. Graph Filtering
- Generative Modeling through Optimal Transport
- 딥러닝 기반의 변수 선택 기술
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Recent Advances in Score-based Generative Models
https://youtube.com/live/JklQpWDMFbs?feature=share 일시: 2024년 3월 19일(화), 14:00~16:00 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차는 2시간 지원됩니다. 발표자: 임성빈 교수(고려대학교) 주요내용: Recent Advances in Score-based Generative Models Diffusion models have recently acquired significant attention in the field of generative modeling of machine learning research due to their various theoretical advantages and remarkable applications in artificial intelligence, such as Stable Diffusion and DALL-E. In this presentation, we first introduce the theoretical background of the diffusion models and score-based diffusion models and present the latest results of their applications to machine learning. We also present advanced score-based generative models based on the time reversal theory of diffusion processes in Hilbert space. *유튜브 스트리밍 예정입니다.
연구교류 세미나2024-03-19
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Cascading Contextual Assortment Bandits
https://youtube.com/live/xA6DV-AkAEA?feature=share 일시: 2024년 3월 21일(목), 14:00~16:00 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차는 2시간 지원됩니다. 발표자: 오민환 교수(서울대학교) 주요내용: Cascading Contextual Assortment Bandits Multi-armed bandit is a fundamental sequential decision-making problem that is often used to model interactions between users and a recommender agent. We propose a new combinatorial bandit model, the cascading contextual contextual assortment bandit. This model serves as a generalization of both existing cascading bandits and assortment bandits, broadening their applicability in practice. For this model, we propose our first UCB bandit algorithm, UCB-CCA. We prove that this algorithm achieves a T-step regret upper-bound of O((d/κ)√T) sharper than existing bounds for cascading contextual bandits by eliminating dependence on cascade length K. To improve the dependence on problem-dependent constant κ, we introduce our second algorithm, UCB-CCA+, which leverages a new Bernstein-type concentration result. This algorithm achieves O(d√T) without dependence on κ in the leading term. We substantiate our theoretical claims with numerical experiments, demonstrating the practical efficacy of our proposed methods. 유튜브 스트리밍 예정입니다.
연구교류 세미나2024-03-21
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Graph Learning vs. Graph Filtering
https://youtube.com/live/oFz_luUu-b0?feature=share 일시: 2024.3.28.(목), 14:00~16:00 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차는 2시간 지원됩니다. 발표자: 신원용 교수(연세대학교) 주요내용: Graph Learning vs. Graph Filtering In the graph signal processing perspective, a series of graph filtering is shown to exhibit state-of-the-art performance with a substantially low computational complexity. This talk aims to bridge between graph filtering and graph learning. In the first part of this talk, I explain how the basic mechanism of the well-known graph convolutional network (GCN) is interpreted as graph filters. In the second part of this talk, I introduce graph filtering methods using a low-pass filter without a costly model training process. More specifically, I present graph filtering-based collaborative filtering approaches that do not require training for recommender systems. Finally, I discuss how such methodology is applicable to a broad spectrum of real-world recommendation domains. *유튜브 스트리밍 예정입니다.
콜로퀴움2024-03-28
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Generative Modeling through Optimal Transport
일시: 2024년 4월 2일(화), 14:00~16:00 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차는 2시간 지원됩니다. 발표자: 최재웅 박사(고등과학원 AI 기초과학센터) 주요내용: Generative Modeling through Optimal Transport Optimal Transport (OT) problem investigates a transport map that bridges two distributions while minimizing a specified cost function. OT theory has been widely utilized in generative modeling. Initially, the OT-based Wasserstein metric served as a measure for assessing the distance between data and generated distributions. More recently, the OT transport map, connecting data and prior distributions, has emerged as a new approach for generative models. In this talk, we will introduce generative models based on Optimal Transport. Specifically, we will present our work on a generative model utilizing Unbalanced Optimal Transport. We will also discuss our subsequent efforts to address the challenges associated with this approach. 유튜브 스트리밍 예정입니다.
연구교류 세미나2024-04-02
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딥러닝 기반의 변수 선택 기술
일시: 2024년 4월 24일(수), 10:30~12:30 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 무료주차는 2시간 지원됩니다. 발표자: 이창희 교수(중앙대학교) 주요내용: 딥러닝 기반의 변수 선택 기술 변수 선택 기법은 대상 변수(혹은 종속 변수)를 예측하는 데 주요한 입력 변수를 선택하는 기술로써, 데이터로부터 입력 변수와 대상 변수 간의 관계를 설명할 수 있는 인공지능 기술의 하나로 활용되고 있다. 변수 선택 기법은 특히 의료 분야와 같이 입력 변수의 기여도 및 내재된 관계에 대한 이해가 필요한 분야에서 많이 활용되고 있다. 예를 들어, 변수 선택 기법은 데이터로부터 환자의 어떤 위험 요소가 질병 예후에 영향을 미쳤는지, 환자 혹은 암의 어떤 유전적인 특징들이 약물 민감도에 영향을 미쳤는지 등을 파악하여, 질병에 대한 이해와 임상적 결정에 중요한 근거를 제시할 수 있다. 최근 전통적인 통계학 및 머신러닝 모델에 비해 비약적으로 향상된 성능을 제공하는 딥러닝 모델은 블랙박스 특성으로 인해 주요 변수를 파악하는 것이 어려우며, 기존의 통계 기반의 변수 주요도 및 선택 기법을 적용하기 어렵다. 본 발표에서는 변수 선택 기법 문제를 딥러닝 모델을 활용한 학습 가능한 형태로 정의하고, 최근 딥러닝 기반의 변수 선택 기법 연구가 어떻게 발전하고 있는 지 소개한다. 유튜브 스트리밍 예정입니다.
연구교류 세미나2024-04-24
NIMS Update
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국가수리과학연구소, 부산 의료산업에 수(數)를 놓다
보도자료2023-11-02
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국가수리과학연구소, 양자 여름학교 및 워크숍 개최
보도자료2023-11-02
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국가수리과학연구소-부산광역시, 공동협력 양해각서 체결
보도자료2023-09-07