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X-WR-CALDESC:【上級者向け】Wasserstein GANの原論文を完全に
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SUMMARY:【上級者向け】Wasserstein GANの原論文を完全に理解
 する
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76523
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\nWa
 sserstein GAN(WGAN)は、GANにおいて確率分布の離れ度合を評
 価する際にWasserstein距離を適用したもので、\nKLダイバ
 ージェンスを用いた普通のGANと比べるとmode collapseを回
 避できるといった利点があります。\n\n広く受け入れら
 れている手法の一つですが，Wasserstein距離を使ってい
 る分、理解が少し大変です。\n本セミナーでは、WGANの
 仕組みを原論文に従って解説し、WGANがなぜ優れている
 のかを理論面から解説したいと思います。\n\n※ 念の
 為補足ですが、ある程度の事前知識がある上での進行
 になり、初心者向けでは\nありませんので予めご注意
 ください。\n\n開催日程\n2/1(土）　\n受付　　　：15:50
 〜16:00\n講義　　　：16:00〜17:30\n\n※\n途中切りの良い
 ところで5分10分の休憩を設けます\n\n会場\n水道橋駅、
 神保町駅、九段下駅周辺\n千代田区西神田2-7-14 YS西神
 田ビル2F\n\nアジェンダ\n・対象論文の解説 (90分)\n\n対
 象者\n・機械学習の数理に興味がある方\n・対象論文を
 完全に理解したい方\n・AI・機械学習で入門書より少し
 上の話に興味がある方\n\n当日のお持物\n・ノートとペ
 ン\n・本論文とノートPC（あると聞きやすいと思います
 。）\n\n費用\n・3\,000円\n\n定員\n10名（人数に合わせて
 調整します、別媒体でも募集していますので申し込み
 人数は当日参加者数を反映しません）\n\n当日までの事
 前準備\n以下の論文がベースとなります。\nhttps://arxiv.o
 rg/abs/1701.07875\n\n対象論文を事前に軽く読み流してくる
 と聞きやすいと思います。\n\nニューラルネット、GANの
 基本的な知識は仮定します。\n\n\n講師プロフィール\n
 東京大学大学院数理科学研究科修士課程修了。専門は
 複素幾何学。\nその後、メガバンクでクオンツとして
 市場リスク管理業務に従事。\n現在はベンチャーでAI融
 資審査モデルの開発に携わる。AIで金融サービスの変
 革を目指す機械学習エンジニア。\n\n領収書\n領収書の
 発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けい
 ただければと思います。\n領収証発行の際は事務手数
 料として（法人料金も兼ねて）追加で1\,000円のお支払
 いをよろしくお願いいたします。\n\n備考\n■参考とし
 てこれまでの同シリーズの開講情報をまとめておきま
 す。\n\n・ニューラルネットワークが万能近似器である
 ことの証明\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/137501/\n\n・
 XGBoost\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/144710/\n\n・深層
 化による、ニューラルネットワークの表現能力の向上\
 nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/149549/\n\n・NGBoost\nhttps:/
 /ml-for-experts.connpass.com/event/156659/\n\n\n■『専門数学』学
 習塾\nhttps://ml-for-experts.connpass.com/event/160431/\n\n\n\nご参
 加にあたってのお願い\n無断欠席や前日以降のキャン
 セルに関しては当日人数読めなくなり非常に\n迷惑な
 ので基本的に行わないようにお願いします。\n体調不
 良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
 イベントへの\nお問い合わせよりご連絡いただけます
 と嬉しいです。\n上記がひどいアカウントに関しては
 ブラックリスト処理を行い以後の参加を\nお断りさせ
 ていただきますので、その点だけ予めご了承ください
 。\n（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降の
 キャンセルはメッセージでの\nご連絡をいただくとい
 うことだけ気をつけていただければ大丈夫だと思いま
 す）\n\n
LOCATION:千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
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