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SUMMARY:マジ卍論文読み会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/64783
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nマジ
 卍\n某データ分析会社の有志によるプライベート論文
 読み会です。ルノアールの会議室（5人~12人）を使って
 ゆるふわ論文紹介をします。なので社外の方はいった
 ん想定していませんが、参加者の知り合いで参加希望
 の方がいれば検討します。\nまた、give and takeな状況に
 したいので、参加者は基本発表する、という考えでい
 ます。\n場所\n\n喫茶室ルノアール　飯田橋西口（カフ
 ェ物理御用達の場所）\n13:50分に近くのファミリーマー
 ト集合です\n\n進め方\n\n対象論文はNIPS2017（とはいえ別
 のものでもよい）\nNIPS 2017 : https://nips.cc/\n一人15分でス
 ライドを発表して、適宜質疑応答\nプロジェクターの
 ケーブルはD-sub\, HDMI\, USBあるそうです。そこそこ前のM
 ac使いは変換ケーブル必要\nとりあえず司会はtekenuko、
 タイムキーバーは誰かお願いー\n\n発表内容\n\nskroot：AI
 DE: An algorithm for measuring the accuracy of\nprobabilistic inference a
 lgorithms(http://papers.nips.cc/paper/6893-aide-an-algorithm-for-measurin
 g-the-accuracy-of-probabilistic-inference-algorithms.pdf)\ntekenuko：Cat
 Boost: gradient boosting with categorical features　support(http://learn
 ingsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf)\nmendo：Attention Is All Y
 ou Need(https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf)\
 nShinya kouda：Premise Selection for Theorem Proving\nby Deep Graph Embe
 dding(https://papers.nips.cc/paper/6871-premise-selection-for-theorem-pro
 ving-by-deep-graph-embedding.pdf)\nRyojiTsuji：Learning Active Learning 
 From Data(https://papers.nips.cc/paper/7010-learning-active-learning-from
 -data.pdf)\natkmt：Wasserstein Learning of Deep Generative Point\nProces
 s Models(https://papers.nips.cc/paper/6917-wasserstein-learning-of-deep-g
 enerative-point-process-models.pdf)\ngoushu：Sparse Embedded k-Means Clu
 stering(http://papers.nips.cc/paper/6924-sparse-embedded-k-means-clusteri
 ng.pdf)\nnkabeyama：DropoutNet: Addressing Cold Start\nin Recommender Sy
 stems（https://papers.nips.cc/paper/7081-dropoutnet-addressing-cold-star
 t-in-recommender-systems.pdf）\n\n経費\n\n合計10180円\n\n内訳\n\n
 会議室：3390円\nプロジェクター：2470円\nコーヒー一人5
 40円×8\n\n打ち上げ\n\n肉バルブッチャーズ 八百八 飯田
 橋店 （https://tabelog.com/tokyo/A1309/A130905/13185999/）\n
LOCATION:喫茶室ルノアール 飯田橋西口 東京都千代田区富
 士見2-2-6　今井ビル2F
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