機械学習 名古屋 研究会 #3
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↓
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 |
---|---|
wkluk-hk | Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks |
BrickLego | Mask R-CNN |
nharu1san | Universal Sentence Encoder |
yokoi | Algorithms for Inverse Reinforcement Learning |
kmiwa | Recall Traces: Backtracking Models for Efficient Reinforcement Learning |
てら | Neural Text Generation: Past, Present and Beyond |
ToshiakiSakurai | An automatic flower classification approach using machine learning algorithms |
antimon2 | Input and Weight Space Smoothing for Semi-supervised Learning |
n-kats | Self-Attention Generative Adversarial Networks |
yunishimura | Face Image Generation System using Attributes Information with DCGANs |
cohama | A novel channel pruning method for deep neural network compression |
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
- 有限会社 来栖川電算 会議室
- 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階
- 電源・Wi-Fiあり
注意事項
※ 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。
