Deep Representation Learning
Research Group.
Our main research goal is to develop a better understanding on how deep learning works, especially from the view point of representation learning. Our research scope covers a variety of topics in deep learning including unsupervised learning, information-theoretic approaches, representation learning, representations of transformers, interpretation of representations, meta-learning, NAS, structured compression of DNN, etc.
For potential students in Korea: 현재는 Deep Learning, Representation Learning 관련 연구만 진행하고 있습니다 (Representation as Encoding, Meta-Learning, Self-supervised Learning, Information Theory in Deep Learning, BERT on IR, DNN compression, NAS, DNN Generalization Bounds). 수학과 프로그래밍에 충분히 준비가 되셨거나 성장가능성이 충분하신 경우에 지원하시기 바랍니다. [연구분야소개영상] 석사/박사/석박통합/POST-DOC에 관심 있는 분들은 WRHEE@SNU.AC.KR로 성적표와 간단한 CV를 첨부하여 이메일 주시기 바랍니다. TEPS 성적 또는 관련 정보도 CV에 포함 바랍니다. (2023~2025: 석사과정에서 최상위급 연구를 진행하고 유학 가고자 하는 학생도 지원 가능합니다.)