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機械学習 名古屋 研究会 #2

イベント内容

機械学習 名古屋 研究会

モチベーション

月に1本は論文を読もう!

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。

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。
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!

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。
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!

進め方

  • 参加者は、読みたい論文 を申告する。
    • 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。
  • 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)。
  • 当日、発表(LT)する。
  • ↑を肴に◯◯(※2)。

※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。
※2:質疑応答議論ツッコミ等含む

論文まとめについて

論文まとめテンプレートを用意しています↓

論文まとめテンプレート

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。
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。
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。
第1回論文まとめディレクトリ

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。
(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)

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。

参考

発表について

1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)。
2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。

今回の発表内容

発表者 論文
KaazTech Log File Anomaly Detection
kmiwa Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration
nharu1san Enhance word representation for out-of-vocabulary on Ubuntu dialogue corpus
aua2008 Intelligent Collaborative Information Retrieval
ToshiakiSakurai Deep-Learning-Based Approach for Automated Surface Inspection
antimon2 Semantic Adversarial Examples
n-kats FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector
MasayukiOnClouds LIFT: Learned Invariant Feature Transform

持ち物

  • 『論文を読む!』という前向きな気持ち
  • 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

参加枠について

  • 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。
  • よく分からない方は『一般枠』で申し込んでください。

会場

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。