NIPS2017読み会@PFN

更新履歴

• 2018/01/21 開場しました。Youtubeの配信URLはこちらから
• 2018/01/19 当日の案内を掲載しました。通常の地下経路では会場にたどり着けませんので必ずご覧ください。
• 2018/01/19 発表スケジュールを確定しました。懇親会は無しとなりました。
• 2018/01/15 Youtube中継の実施を決定しました。
• 2018/01/15 特別発表者にUniversity of Cambridge/Max Planck InstituteのShane Gu氏を追加しました。終了時間が15分伸びました。
• 2018/01/15 参加者枠をさらに90まで増枠しました。申し訳ないのですが会場の都合でこれ以上の増枠はありません。
• 2018/01/12 Connpassを公開しました。申込多数に付き参加者枠を50→80に増枠しました。

当日の案内 Guideline for attendees

【注意】日曜なので会場である大手町ビルは地上の唯一の通用口からしか入館できません。まず地上に出て、下記の入り口まで向かって下さい。

[CAUTION] There is only one entrace on the ground open on Suday at Otemachi bldg. Please go outside from the Otemachi station then find the entrance below (south-east side): 入り口を進むと階段で地下1階に出ます。日曜のオフィスビルなので薄暗くて怪しい雰囲気が広がっていると思いますが、近くのエレベーターを使って3階まで上がって下さい。 会場はビル内の北側にあります。東西方向で言うと中央付近にあります。

You will hit B1 space after entering from this door. It must be dark and scary but please go up to 3F by nearby elevator. The venue is located at almost center of the building, on the north side.

館内には自動販売機等、飲食物を入手できる場所がありません。特に飲み物を持参の上、お越しください。喫煙スペースもありません。ゲストWiFiはご利用いただけます。電源は全席にはありませんので、気になる方は延長コードをご持参ください。

There is no shop for food nor drink (no vending machine) inside the building. Please bring by your own (especially drinks). Smoking is not allowed. Guest WiFi will be provided. Please bring extension code if you need power supply.

もし道に迷ったりした場合はtwitterのハッシュタグ#nips17yomikaiをつけて呟くか、比戸(@sla)までメンションください。

If you get lost or have any problem please tweet with hashtag #nips17yomikai or mention to Hido (@sla).

概要

• 機械学習の最重要国際会議NIPS2017 (12/4-9、カリフォルニア州ロングビーチで開催) の論文を読んで紹介する会です（写真は会議HPから）
• 今回は個別の論文紹介に加えて、ある研究分野やワークショップ全体を紹介するテーマ発表の枠を設け、分野の概要や最新トレンドがわかるようにしたいと思います

スケジュール

• 開場 12:30
• 論文読み会 13:00-19:15

特別発表

Shane Gu(University of Cambridge/Max Planck Institute) Google Brainでのインターンの他、著名研究者との共同研究で近年多数の論文業績をあげている。個人Web

テーマ発表（全6件）

• 濱田晃一(DeNA) テーマ: Generative Adversarial Networks @ NIPS2017

• 森紘一郎(DeNA) テーマ: Speech and Audio @ NIPS2017

• 甲野佑(DeNA) テーマ: Hierarchical Reinforcement Learning @ NIPS2017

• 大野健太(PFN) テーマ: Machine Learning for Molecules and Materials ワークショップ

• 秋葉拓哉(PFN) テーマ: Deep learning at supercomputing scale ワークショップ

• 藤田康博(PFN) テーマ: 未定

発表形式

機械学習の応用が広がりNIPSの規模も大きくなるに従って、論文を個別に紹介するだけでは会議全体や各分野のトレンドを負うことが難しくなってきました。そこで今回は、研究分野やワークショップの単位でまとめたテーマ発表を多めに設定することにしました。NIPSにフル参加したメンバーが1人1テーマ30分で紹介します。

個別論文発表（全5件）

• 藤川和樹(DeNA) 論文: Predicting Organic Reaction Outcomes with Weisfeiler-Lehman Network

• 三原千尋(NDFS: NTTデータ・フィナンシャル・ソリューションズ) 論文: Inverse Reward Design

• 井口亮(みずほ第一フィナンシャルテクノロジー) 論文: A Unified Approach to Interpreting Model Predictions

• 高品佑也(早大) 論文: Estimating Mutual Information for Discrete-Continuous Mixtures

• Vagif Hasanov (Cogent Labs) 論文（英語発表）: Deep Sets

発表形式

NIPSで発表された論文を1つ選び、口頭発表形式で論文紹介をしていただきます。発表時間は質疑含めて1人15分です

準備資料

口頭発表用のスライドを要してください。

個別論文発表の対象

NIPS本会議もしくはワークショップで発表された論文

発表者数

6人（15分 x 6）

参加方法

• 発表を聞きたい → 一般参加枠で申し込んでください（50→80に増枠しました）

• 論文発表したい → 個別論文発表者枠で申し込みし、管理者まで以下の情報をご連絡ください

  • 氏名（必須、実名もしくはアカウント名でお答えください）
  • 掲載名（connpassのページと当日資料にはこちらの名前で掲載します、氏名と同一の場合には不要です）
  • 連絡先メールアドレス（必須）
  • 発表希望論文（必須）
  • 所属（任意）

会場案内

• 開催会場は株式会社Preferred Networks多目的ルーム（大手町ビル3F）です。
• 日曜開催で建物の出入り口が閉鎖されており、地上の通用口のみから出入り可能です。詳細は追ってご案内致します

https://www.preferred-networks.jp/ja/about

Youtube配信

リアルタイム配信はこちらから：https://www.youtube.com/user/preferredjp/videos?view=2&flow=grid

（トラブルが発生した場合は後日録画公開）

懇親会

なし（終了後にスナックタイムあり）

リンク

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