2021 5월 4일부터 4일간 열리는 대규모 인공지능 학회인 표현학습국제학회(ICLR: International Conference on Learning Representations)에서 서울대학교가 7편의 논문을 발표한다. 김건희 교수의 연구팀에서는 4편의 논문을 동시에 발표하고, 송현오 교수 연구팀에서는 전체의 6% 논문에 해당하는 Oral 논문을 발표한다. 

• Parameter Efficient Multimodal Transformers for Video Representation Learning (Sangho Lee, Youngjae Yu, Gunhee Kim, Thomas Breuel, Jan Kautz, Yale Song) #김건희 #컴퓨터공학부
• Self-Supervised Learning of Compressed Video Representations (Youngjae Yu, Sangho Lee, Gunhee Kim, Yale Song) # 김건희 #컴퓨터공학부
• SEDONA: Search for Decoupled Neural Networks toward Greedy Block-wise Learning (Myeongjang Pyeon, Jihwan Moon, Taeyoung Hahn, Gunhee Kim) #김건희 #컴퓨터공학부
• Drop-Bottleneck: Learning Discrete Compressed Representation for Noise-Robust Exploration (Jaekyeom Kim, Minjung Kim, Dongyeon Woo, Gunhee Kim) #김건희 #컴퓨터공학부
• (Oral) Co-Mixup: Saliency Guided Joint Mixup with Supermodular Diversity (JangHyun Kim, Wonho Choo, Hosan Jeong, Hyun Oh Song) #송현오 #컴퓨터공학부
• Removing Undesirable Feature Contributions Using Out-of-Distribution Data (Saehyung Lee, Changhwa Park, Hyungyu Lee, Jihun Yi, Jonghyun Lee, Sungroh Yoon) #윤성로 #전기정보공학부
• Bidirectional Variational Inference for Non-Autoregressive Text-to-Speech (Yoonhyung Lee, Joongbo Shin, Kyomin Jung) #정교민 #전기정보공학부