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SUMMARY:ICML 2023 論文読み会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91567
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概
 要\n2023年7月に開催された機械学習分野の国際学術会議
 、ICML2023(Fortieth International Conference on Machine Learning) にて
 発表された論文のオンライン読み会です。\n登壇者が
 注目した論文をピックアップして、10分のLT形式で発表
 していきます。\n学生、社会人、アカデミア問わず機
 械学習に興味のある方でしたら、どなたでもご参加い
 ただけます。\nぜひお気軽にご登録ください！\n※本イ
 ベントは株式会社Ridge-iが主催します\n開催日時\n2023/8/2
 1(月) 19:00 ~ 21:00\n開催場所\nZoom Webinar で配信いたします
 。事前登録いただいた方にURLをご案内します\n参加さ
 れる方への事前のお願い\nインターネットが良好に繋
 がる環境にてご視聴ください。\n申し込んだ方には、
 開催当日に視聴URLをメッセージでお送りします。\n18:45
 頃から配信を開始します。\nTwitter でのイベントに関す
 る投稿も大歓迎です！ \nTwitterハッシュタグ：#icml2023_re
 ading\nタイムスケジュールおよび対象論文\n\n\n\n時間\n
 コンテンツ\n登壇者\n対象論文\n\n\n\n\n18:45-\nopen\n\n\n\n\n1
 9:05-19:10\nイントロダクション\nRidge-i\n\n\n\n19:10-19:25\n発
 表1\n関口頌一朗 (Ridge-i)\nA Watermark for Large Language Models\n\
 n\n19:25-19:40\n発表2\n眞明圭太 (BCG-X)\nLarge Language Models Can 
 Be Easily Distracted by Irrelevant Context\n\n\n19:40-19:55\n発表3\n白
 川達也\nDeep Graph Representation Learning and Optimization for Influe
 nce Maximization\n\n\n19:55-20:10\n発表4\n田部井祐介 (BCG-X)\nHow 
 Does Information Bottleneck Help Deep Learning?\n\n\n20:10-20:25\n発表5
 \n齋藤祐樹 (LINE)\nDynamic Regularized Sharpness Aware Minimization i
 n Federated Learning: Approaching Global Consistency and Smooth Landscape
 \n\n\n20:25 - 20:40\n発表6\nBoujlida Mohamed [Ghassen] (LINE)\nLearning
 -Rate-Free Learning by D-Adaptation\n\n\n20:40-20:45\nclose\nRidge-i\n\n\
 n\n\n※発表者、発表順、内容等は当日変更の可能性が
 ございます。\n※登壇者の多いイベントのため、当日
 の質疑応答は行いません。(#icml2023_readingでのツイート
 は歓迎です)\n注意事項\n本イベントの内容は後日、主
 催団体のブログ・YouTube等の媒体にて紹介する可能性が
 あります。その際、ご参加者名が写った画像（キャプ
 チャなど）も紹介されることがあります。予めご了承
 ください。\n当社におけるその他取り扱いは以下プラ
 イバシーポリシーに従います。ご同意の上、ご参加く
 ださい。 https://ridge-i.com/privacypolicy/\nイベントスタッフ
 は、このイベントに関わる全員が気持ちよく過ごせる
 ように考えています。参加者の皆様も、他の方を不快
 にさせるような発言・行動は謹んでください。またそ
 のような行動を目にした方は、connpassの「イベントへ
 のお問い合わせ」フォームからお知らせください
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