BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習 名古屋 研究会 #3 X-WR-CALNAME:機械学習 名古屋 研究会 #3 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:674618@techplay.jp SUMMARY:機械学習 名古屋 研究会 #3 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180614T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180614T210000 DTSTAMP:20260404T091511Z CREATED:20180517T140358Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67461 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n機械学習 名 古屋 研究会\nモチベーション\n月に1本は論文を読もう ！\n機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』 として1日に何本も発表されています。\n全ての論文を 個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとか なるはず。\nそれをみんなで共有すれば、効率良く何 本もの論文にふれあえる！\nそこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。\n 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』を しましょう！\n進め方\n\n参加者は、読みたい論文 を申 告する。\n参加時アンケートで『読みたい論文』を必 須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意して から参加を申し込んでください。\n\n\n論文を開催日時 までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。\n当日 、発表（LT）する。\n↑を肴に◯◯(※2)。\n\n※1：すぐ 後で解説する「論文まとめについて」 を参照してく ださい。\n※2：質疑応答議論ツッコミ等含む\n論文ま とめについて\n論文まとめテンプレートを用意してい ます↓ \n論文まとめテンプレート \nこれは 落合陽一 氏の論文まとめ方（あるスライドの65ページ目） を参 考に Markdown 1ページに落とし込んだものです。\nこちら を利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研 究会の GitHub リポジトリ に登録（プルリクを送る形で リクエスト）、という流れになります。\n具体的には 、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してく ださい。\n→ 第1回論文まとめディレクトリ\n参加者は 、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、 当日までにこのテンプレートを利用した Markdown による まとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に 登録（プルリクを送る形でリクエスト）してください 。\n（GitHub を使えない等の場合は、当日までに論文を まとめた .md ファイルを管理者宛に送付（もしくは共 有URLを提示）いただければ、プルリク代行いたします ）\nまとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文ま とめディレクトリ」の各まとめを見たり、以下に挙げ る参考サイトなどを参考にしてください。\n参考\n\n高 速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットが いい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ\nパワ ポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったの で配布する - 一人ぼっちのライフハック生活\n\n発表 について\n1人あたりの持ち時間は「発表5分」＋「質疑 応答5分」の10分を目安とします（5分完全打ち切りLTで はありません）。\n2時間で参加者12人全員が発表（≒12 部の論文が参加者全員で共有）できるよう、ご協力を お願いします。\n今回の発表内容\n\n\n\n発表者\n論文\n\n \n\n\nwkluk-hk\nCyclical Learning Rates for Training Neural Networks\n\n\ nBrickLego\nMask R-CNN\n\n\nnharu1san\nUniversal Sentence Encoder\n\n\nyo koi\nAlgorithms for Inverse Reinforcement Learning\n\n\nkmiwa\nRecall Tra ces: Backtracking Models for Efficient Reinforcement Learning\n\n\nてら \nNeural Text Generation: Past\, Present and Beyond\n\n\nToshiakiSakurai\ nAn automatic flower classification approach using machine learning algor ithms\n\n\nantimon2\nInput and Weight Space Smoothing for Semi-supervised Learning\n\n\nn-kats\nSelf-Attention Generative Adversarial Networks\n\n \nyunishimura\nFace Image Generation System using Attributes Information with DCGANs\n\n\ncohama\nA novel channel pruning method for deep neural n etwork compression\n\n\n\n持ち物\n\n『論文を読む！』という 前向きな気持ち\n読んだ論文をまとめて『あとは当日 発表がんばるぞ！』という気構え\n\n参加枠について\n\ n紹介枠は、管理者（共催者の誰か）から紹介を受けた 人用の枠です。アンケートで『誰からの紹介か』を必 ず記入して申し込んでください。\nよく分からない方 は『一般枠』で申し込んでください。\n\n会場\n\n有限 会社 来栖川電算 会議室\n名古屋市中区新栄1-29-23 アー バンドエル新栄2階\n電源・Wi-Fiあり\n LOCATION:有限会社来栖川電算 名古屋市中区新栄1-29-23 (ア ーバンドエル新栄2階) URL:https://techplay.jp/event/674618?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR