BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:NIPS2016読み会 X-WR-CALNAME:NIPS2016読み会 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:609272@techplay.jp SUMMARY:NIPS2016読み会 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170119T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170119T183000 DTSTAMP:20260404T105043Z CREATED:20161222T040013Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/60927 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n機械 学習の国際会議NIPS 2016 (2016年12/5-10、スペイン・バルセ ロナ) の論文を読んで紹介する会です（写真は会議HPか ら）\n\nYoutube配信\n招待講演・口頭発表はYouTubeのPreferre d Networksのチャンネルで配信します\n\n配信アドレス: htt ps://www.youtube.com/user/preferredjp\n\n変更点\n2016年7月開催のI CML2016読み会、もしくは2016年1月開催のNIPS2015読み会か ら以下の点が変更されています。\n\n会場がドワンゴセ ミナールームから、PFN多目的ルームに変更になりまし た\nインターネット配信がニコ生から、YouTubeに変更に なりました\n発表形式が口頭発表から、ポスター発表 形式に変更になりました\n\n会場案内\n\n開催会場は株 式会社Preferred Networks多目的ルーム（大手町ビル3F）で す。前回のNIPS2015読み会、ICML2016読み会とは会場が異な るので注意してください。\n\nhttps://www.preferred-networks.jp /ja/about\nスケジュール（2017/1/4：タイムテーブルを変更 しました）\n\n開場 1:30\n論文読み会 2:00-6:30\n終了後懇 親会準備、準備完了次第懇親会スタート、懇親会終了 予定 8:00 \n\n\n\n\n時刻\n\n発表者\n\n\n\n\n2:00-2:05\n会場注 意\n\n\n\n2:05-2:35\n招待講演\n濱田晃一さん（DeNA）\n\n\n2:3 5-3:05\n招待講演\n南賢太郎さん（東京大学）\n\n\n3:05-3:35 \n招待講演\n鈴木大慈さん（東京工業大学）\n\n\n3:35-3:55 \n休憩\n\n\n\n3:55-4:25\n口頭発表\n藤野 暢さん（東京大学 ）\n\n\n4:25-4:55\n口頭発表\n福田 宏幸さん（東京大学）\n \n\n4:55-5:10\nポスタープレビュー\n\n\n\n5:10-5:25\n休憩\n\n\n \n5:25-6:25\nポスター発表\n\n\n\n6:25-6:30\n閉会のあいさつ\n \n\n\n\n招待講演\n\n濱田晃一さん(DeNA)\n\nNIPS2016に参加さ れた濱田さんに今年のNIPSの概要を紹介して頂きます。 また、ご自身の取り組みにも深く関係し、NIPSでもメイ ントピックの1つである深層学習に関して、詳しくお話 をして頂く予定です。\n\n南賢太郎さん(東京大学) HP\n\n NIPS2016の採択論文である「Differential Privacy without Sensitivi ty」 (URL)についてお話をして頂く予定です。\n\n鈴木大 慈さん(東京工業大学) HP\n\nNIPS2016の採択論文である「Mi nimax Optimal Alternating Minimization for Kernel Nonparametric Tensor Le arning」 (URL)についてお話をして頂く予定です。\n参加 方法\n\n\n（2017/1/4追記） 口頭発表したい→口頭発表参 加枠で申し込み、ポスター発表と同様の情報を管理者 までご連絡ください\n\n既にポスター発表で参加登録し ている方で、口頭発表に変更したい方は、ポスター発 表参加枠をキャンセルした上で、改めて口頭発表参加 枠で登録し直してください\n\n\n\nポスター発表したい → ポスター発表参加枠で申し込みし、管理者まで以下 の情報をご連絡ください\n\n氏名（必須、実名もしくは アカウント名でお答えください）\n（2016/12/24追記） 掲 載名（connpassのページと当日資料にはこちらの名前で 掲載します、氏名と同一の場合には不要です）\n連絡 先（必須）\n発表希望論文（必須、後述の発表論文の 項をご参照ください）\n所属（任意）\n\n\n\n発表を聞き たい → 一般参加枠で申し込んでください\n\n\n口頭発 表（発表者募集中）（2017/1/4追記）\n発表形式\nNIPSで発 表された論文を1つ選び、口頭発表形式で論文紹介をし ていただきます。発表時間は1人30分 (発表25分+議論5分) です\n準備資料\n口頭発表用のスライドを要してくださ い。ポスター発表と異なり、ポスタープレビュー資料 は不要です\n発表論文\nポスター発表と同様\n発表者数\ n2人（30分 x 2）\nポスター発表（発表者募集中）\n通常 論文紹介は口頭発表で行いますが、今回はポスター発 表形式で論文を紹介します。今回はじめての試みであ り、また、主催者（大野）が知る限り他人の論文をポ スター発表するという試みはこれまでなされたことは 聞いたことがありません。しかし、口頭発表に比べて 双方向のやりとりができるためより深い議論ができる 事、また、NIPSは投稿論文数が多いですがポスター発表 により多くの論文の数を扱う事を期待しています。\n 発表形式\n\nポスター発表開始前にポスタープレビュー を実施します。ポスタープレビューでは、プロジェク ターを用いて全ての発表を1本あたり30秒1分程度で順番 に紹介していただきます。\nポスター発表では、1人あ たりA0程度のスペースを用意します。\nポスターの他に 発表物（デモなど）を用意しても構いません（周囲の 発表者に迷惑にならないようにご配慮ください）\n\n発 表論文\n\n発表枠登録時に、発表論文を併せてご連絡く ださい。発表枠登録後に発表論文を決定しても構いま せんが、その場合は発表論文を改めてご連絡ください 。\n発表論文は原則早い者勝ちです。複数人が同じ論 文の発表を希望した場合、原則的に発表論文の決定が 早い方を優先します（発表枠の登録が早い順ではあり ません）。\n\n準備資料\n\nポスタープレビュー用資料 （2017年1月16日締切）：発表論文の概要紹介をスライド をA41枚で作成してください。\n掲示用資料（当日印刷 してお持ちください）：ポスター発表時に使用します 。後の管理・公開のしやすさのため、ポスターではな くA4サイズのスライドを貼り合わせて資料を作成して ください。\n資料は英語もしくは日本語で作成してく ださい（日本語が母国語ではない方も参加しますので 、可能ならば英語で作成していただけるとありがたい です、口頭での解説は日本語で構いません）。\n\n発表 者数\n\n20人（10人 x 2回） → 10人（ポスター発表を2回 から1回に変更しました）\n\nより広範な論文を取り上 げたいと考えておりますので、多くの方に発表してい ただけると主催者側として大変ありがたいです。この ような勉強会では、発表する人が一番勉強するので得 をするということがよく言われます。例えば、機械学 習系の研究室に所属している学生の方や、プロジェク トで機械学習を利用している（もしくは検討されてい る）企業のエンジニア・研究者の方などに取って、良 い機会なのではないかと考えています。必ずしもその 分野に精通していなくても、調査・勉強したいという 分野がありましたら、今回の機会に発表をしてみては いかがでしょうか。もちろん、既にある分野に精通し ているという方がその分野についての論文を発表して いただくのも大歓迎です。\nポスター発表していただ いた方は若干ではありますが、参加費をサービスいた します。\n発表者・発表希望論文（随時更新）\n口頭発 表\n\n藤野 暢さん（東京大学）：Dual Learning for Machine Tra nslation URL\n福田 宏幸さん（東京大学）：Learning to learn b y gradient descent by gradient descent URL\n\nポスター発表\n\nTommi Kerolaさん (@tkelora\, Preferred Networks)：Convolutional Neural Netw orks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering URL\n福地 一斗 さん（@nanofi\, 筑波大学）：Fairness in Learning: Classic and Co ntextual Bandits URL\n黒木 健さん（@Ken-K\, 東京大学）：Inter action Networks for Learning about Objects\, Relations and Physics URL\n 白川 達也さん（@s_tat1204\, ABEJA）：Improving variational infer ence with inverse autoregressive flow URL\n加藤 公一さん（@Kimika zu Kato\, シルバーエッグテクノロジー)：Fast and Provably Go od Seedings for\nk-Means URL\n藤本 敬介さん（@peisuke\, ABEJA） ：Value Iteration Networks URL\n吉田 周平さん（@yoshum\, 東京 大学）：InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information \nMaximizing Generative Adversarial Nets URL\n大渡 勝己さん（@Yuri Cat\, 東京大学）：Blazing the trails before beating the path: Sampl e-efficient Monte-Carlo planning URL\n坪井 祐太さん（@yuutat\, 日 本IBM）：Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Net works URL\n藤川 和樹さん（@fuz_qwa\, DeNA）：Matching Networks f or One Shot Learning URL\n丸山 宏さん（@HiroshiMaruyama\, Preferred Networks）：Deep Leaning for Predicting Human Strategic Behavior URL\, Human Decision-Making under Limited Time URL\n菅原 洋平さん（@Sug awaraYohei\, ブレインパッド）：Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders URL\n大浦 健志さん（@_takoika\, ALBERT）：Gen erative Adversarial Imitation Learning URL\n山本 遼さん（@yamaryoxx xx\, チームラボ）： Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Prediction URL\n藤田 康博さん（@mooopan\, Preferred Networks）：Safe and Efficient Off-Policy Reinforcement Learning URL\n \n懇親会\n勉強会終了後に懇親会を予定しております。 \n\n懇親会会場は勉強会と同じ場所（PFN3F多目的ルーム ）です\n懇親会参加費は1000円から2000円程度を想定して います（ポスター発表していただいた方は若干ではあ りますが、参加費をサービスいたします）\n懇親会へ の参加は当日受付時に伺い、費用はその際に徴収しま す\n懇親会のみの参加はできませんのでご了承くださ い\n\nリンク\n\nNIPS会議関連\n会議HP\n会議スケジュール\ nProceedings\n\n\n LOCATION:株式会社Preferred Networks 東京都千代田区大手町1-6-1 (大手町ビル3F) URL:https://techplay.jp/event/609272?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR