BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:ICLR2020オンライン読み会
X-WR-CALNAME:ICLR2020オンライン読み会
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:780409@techplay.jp
SUMMARY:ICLR2020オンライン読み会
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200614T130000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200614T180000
DTSTAMP:20260426T073827Z
CREATED:20200520T061527Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78040
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nテーマ\nICLR 
 2020 の論文読み会です．\nICLR 2020 で発表された論文か
 ら興味ある論文をお選び頂き，プレゼン形式にて発表
 お願いします。\nまた、招待講演として先生を2人お招
 きし、講演をしていただきます。なお、イベントはzoom
 で行う予定です。\nイベントのロゴ画像はICLR2020の公式
 ホームページからお借りしました\n招待講演\nお二人の
 招待講演(40~50分程度)を予定しております．\n講師のお
 二人には「ICLR 2020 に限らずご専門分野の最近の動向」
 についてご講演頂く予定です．\n\n浅川 伸一 様 (東京
 女子大学)\n中山 英樹 様 (東京大学)\n\n発表テーマにつ
 いて\nICLR 2020に関する論文から興味ある論文を選んで
 頂き，プレゼン形式にて発表お願いします．会議等の
 ワークショップ等に参加された方はその報告でも大歓
 迎です。\n\n通常の発表枠は発表・質疑応答含め25min/人
 。LT枠は質疑なしで5min/人。\n通常発表枠の時間配分は
 発表者に一任致しますが、質疑応答の時間を設けるよ
 うにお願いします。\n発表者の方は発表内容が固まり
 次第akihiro.fujii[アットマーク]exwzd.comまでご連絡願いま
 す。\n発表資料を事前に自身のSlideShare等にあげていた
 だき、参加者が発表中にスライドを参照できるように
 して頂けると幸いです。\nSlideShare等にアップロードし
 た資料のURLをもらえると、管理者の方でこのページにU
 RLを貼り付けます。\n\n注意事項\n\n\n基本的に、発表者
 以外全員ミュートでお願いします。\n\n\n質疑応答は以
 下の形式で行います。\n\n質問はzoomのコメント機能で
 、発表中に質問をしてください。公演中の発表に関す
 る質問のみでお願いします。\n質疑応答の時間に、司
 会者が質問を選び取り、発表者に回答してもらいます
 。\nその後、司会者が「質問をされた方いかがでしょ
 うか」と問いかけますので、質問をされた方のみミュ
 ートを解除して適宜議論をしてください。\n\n\n\n発表
 者の一部でコメントスクリーンという機能を使います
 。このウェブサイトにアクセスすればコメントできま
 す。\n\n\nコメントや直接の発言に関わらず、誹謗中傷
 は絶対にしないでください\n\n\n日時\n2020/06/14(日) 13:00 ~
  17:30\n開催場所\nWEB会議形式で開催。zoomを予定。URLを
 イベント当日にお送りしますので、そこから入ってく
 ださい。\ntime table\n発表者名につきましては，connpass 
 の表示名にて表記致します．\n\n\n\n時間帯\n\n\n\n\n\n\n13:
 00-13:10\n開会挨拶\n\n\n\n13:10-14:00\n浅川 伸一 様 (東京女
 子大学)\n注意モデルの変遷と発展\n\n\n14:00-14:25\nRK様\nNe
 ural Tangents: Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python\n\n\n14:2
 0-14:30\n休憩\n\n\n\n14:30-14:55\ndhirooka様\nYour classifier is secre
 tly an energy based model and you should treat it like one\n\n\n14:55-15:
 30\nmaguro2様\nSPACE: Unsupervised Object-Oriented Scene Representation 
 via Spatial Attention and Decomposition \, ※Slideshare version\n\n\n15:
 30-15:35\n休憩\n\n\n\n15:35-16:05\nLT発表\n\n\n\n16:05-16:30\nakihiro
 _fujii\nDeep Learning For Symbolic Mathematics\n\n\n16:35-16:40\n休憩\n
 \n\n\n16:40-17:30\n中山 英樹 様 (東京大学)\n非自己回帰型
 テキスト生成モデルの進展\n\n\n17:40-17:50\n閉会・アンケ
 ート記入\n\n\n\n\n\nLT\n\n\n\n\n時間帯\n\n\n\n\n\n\n15:35-15:40\ne
 mbedded.samurai様\nInfoGraph: Unsupervised and Semi-supervised Graph-Lev
 el Representation Learning via Mutual Information Maximization\n\n\n15:40
 -15:45\nTomokazuKitamura様\nGraph Convolutional Reinforcement Learning\n
 \n\n15:45-15:50\n岡本大和 様\nDeep Semi-Supervised Anomaly Detection
 \n\n\n15:50-15:55\nino様\nProjection-Based Constrained Policy Optimizati
 on\n\n\n15:55-16:00\nSohOhara様\nDDSP: Differentiable Digital Signal Pro
 cessing\, 音声付きver.\n\n\n\n連絡先\n発表者の方は発表頂
 ける論文が決まりましたら以下までご連絡ください。
 また，ご不明点等がある場合も上記までご連絡頂れば
 と思います\nakihiro.fujii[アットマーク]exwzd.com\nその他\n\
 nWeb会議形式ですので、基本的に発表者以外はミュート
 でお願いいたします。\n\n株式会社ExaWizardsについて\nエ
 クサウィザーズはAIを利活用することで超高齢社会に
 代表される様々な社会課題を解決している、関西発の
 スタートアップです。医療、介護、金融、HR、ロボッ
 トなど各業界で提携を進め、研究ならびにサービスを
 開発しています。百万遍の交差点に京都オフィスがあ
 ります。\nWebサイト：https://www.exawizards.com/
LOCATION:オンライン オンライン
URL:https://techplay.jp/event/780409?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR