birdf00t
-
Knowledge Graph / Ontology ONTOKG: ONTOLOGY-ORIENTED KNOWLEDGE GRAPH CONSTRUCTION WITH INTRINSIC-RELATIONAL ROUTING 2026.08.14
BackGround Why 기존의 지식 그래프 구축 방식은 데이터 적재에는 성공했으나 데이터 활용에서는 실패했다. 파이프라인 결합성 : 스키마 정보가 구축 코드 내부에 숨서 있어 그래프가 생성된 후에는 다...
-
Short Paper Disentangling Latent Risk Pathways via Bayesian Hypergraph Inference 2026.08.10
Why 기존 HER 분석 방식은 질병을 개별적으로 다루거나, 블랙박스 모델을 사용하여 질병 간의 공유된 위험 요인을 체계적으로 설명하지 못했다. 특히 희귀 질환의 경우 데이터 부족으로 독립적인 모델링 시 추정치...
-
Short Paper DiScoFormer : Plug-In Density and Score Estimation with Transformers 2026.08.10
Why 기존 모델들의 단점
-
Causal AI DISCO : Mitigating Bias in Deep Learning with Conditional Distance Correlation 2026.08.10
BackGround 인과적 안정성 : 모델의 예측값이 편향(bias) 속성의 반사실적(counterfactual) 변화에 영향을 받지 않고 오직 작업과 인과적으로 연결된 경로만 따를 때를 말한다.
-
Causal AI CAUSAL STRUCTURE LEARNING IN HAWKES PROCESSES WITH COMPLEX LATENT CONFOUNDER NETWORKS 2026.08.10
BackGroud Why 1) 인과적 충족성 오류 대부분의 기존 연구는 모든 이벤트 과정을 관측할 수 있다고 가정하지만, 실제 시스템에서는 상당 부분이 측정되지 않는다. 이를 무시하면 존재하지 않는 가짜 인과 ...
-
Short Paper LASER : Learning Active Sensing for Continuum Field Reconstruction 2026.08.10
BackGround
-
Short Paper Multimodal Nested Learning for Decoupled and Coordinated Optimization 2026.08.10
모달리티 간 최적화 불균형 문제를 해결하기 위해, 기존의 일체형 학습 구조를 중첩된 하위 프로세스들로 재구성한 학습 프레임워크
-
Knowledge Graph / Ontology Wikontic: Constructing Wikidata-Aligned, Ontology-Aware Knowledge Graphs with Large Language Models 2026.08.10
LLM으로 비정형 텍스트에서 Wikidata 정렬된 지식 그래프(KG)를 자동 구축하는 파이프라인, Wikontic
-
Short Paper Dropout : A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting 2026.08.10
Dropout은 유성 생식에서 영감을 받았다. 무성 생식: 부모의 유전자를 약간 변형한 사본 유성 생식: 부모들의 유전자 무작위 조합과 소량의 돌연변이 포함
-
Knowledge Graph / Ontology Construct, Align, and Reason: Large Ontology Models for Enterprise Knowledge Management 2026.08.10
DB와 텍스트를 하나의 온톨로지로 통합하고, 그래프 인코더와 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 복잡한 그래프 추론을 수행하는 통합 프레임워크, LOM(Large Ontology Model)
-
Short Paper Riemannian Metric Matching for Scalable Geometric Modeling of Distributions 2026.08.10
BackGround 1) manifold : 전체적으로는 휘어져있지만 확대해서보면 국소적으로 유클리드 공간, 이에 나온 가설로 고차원 데이터도 실제로는 훨씬 낮은 차원의 매니폴드 위에 분포한다. 2) Riema...
-
WorldModel Learning to Theorize the World from Observation 2026.08.10
Why 현재의 월드 모델들은 단순히 다음 관찰 예측에 최적화되어 있어, 데이터가 조금만 바뀌어도 무너지는 경향이 있으며 구조적 이해가 부족하다. 발달 심리학의 이론에 따르면, 인간은 단순히 데이터를 외우는 기계...
-
SSM MuonSSM : Orthogonalizing State Space Models for Sequence Modeling 2026.08.10
BackGround 1) Muon : 2024년에 제안된 옵티마이저, Adam은 파라미터를 원소 단위로 취급해 학습률을 조정한다. Muon은 가중치 행렬 전체를 하나의 기하학적 대상으로 보고, 모멘텀 행렬을 직...
-
Causal AI A Recursive Decomposition Framework for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables 2026.08.10
BackGroud 1) Markov 성질 확률론에서 “미래는 과거와 무관하게 현재 상태에 의해서만 결정된다”는 기억이 없는(memoryless) 특성. 통계학적으로는 특정 정보를 알면 다른 정보가 불필요해지는 ...
-
Causal AI CausalGame: Benchmarking Causal Thinking of LLM Agents in Games 2026.08.05
Why 기존의 벤치마크들은 데이터 분석이나 단순 과학적 QA에만 치중되어 실제 과학 현장에서 연구자를 괴롭히는 선택 편향, 측정 오차, 숨겨진 교란 요인을 다루지 못한다는 한계가 있다. 이에 따라 에이전트의 ...
이 태그의 글이 없습니다.