Information-theoretic Uncertainty-Aware Multimodal Representation Learning: Theory and Applications
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(복귀·유치트랙)
2026년
2710113518
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국연구재단
정민오
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
1.2억원
1.2억원
기초연구
기타
대전광역시 유성구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... ELBO), 베이즈 오류율(Bayes error rate), 최소평균제곱오차(MMSE), 그리고 상호정보량(mutual information)과의 정량적 연결고리를 연구하고, 대조학습 기반의 목적함수와 ... 불확실성 보정(calibration)을 동시에 달성한다.3. [응용] 바이오, 반도체, AI 시스템, 특히 데이터 부족 및 잡음이 많은 상황에 제안 기법을 적용하여 견고하고 불확실성을 예측 가능한 ...
[1-2차년도] 대조학습과 확률론 및 정보이론적 한계의 연결■ 대조학습과 통계적 정보량의 관계를 정량적으로 규명- 연구책임자의 선행연구로 제안된 변분 대조학습을 기반으로 대조학습과 ELBO에 관한 정량적 이론연구를 완성.- 기존의 변분 오토인코더와 변분 대조학습의 차이점을 ELBO, 분류, 예측문제 관점에서 비교.- 학습된 확률분포 임베딩을 통한 분류 문제의 ...
... 바이오, 반도체 공정과 같은 고부가가치 산업에의 적용도 급속도로 증가하고 있다. 이러한 산업에서는 예측 실패에 따른 위험이 크기 때문에, 정확한 예측값뿐 아니라 해당 예측값에 대한 신뢰도 정보 역시 필수적이다. 예를 들어 MRI 영상을 활용한 암 검진에서 '암이 없다'고 판단하기 위해서는 매우 높은 수준의 예측 신뢰도가 요구된다. 이 신뢰도는 개별 MRI 영상에 따라 달라지므로, ...