機械学習名古屋研究会 #4

2018/07/12(木)19:00 〜 21:00 開催

ブックマーク

#GitHub, #機械学習, #ライトニングトーク

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
denpa_92	Dank Learning: Generating Memes Using Deep Neural Networks
nharu1san	Deep Unordered Composition Rivals Syntactic Methods for Text Classification
kmiwa	Relational Deep Reinforcement Learning
yokoi	Apprenticeship Learning using Inverse Reinforcement Learning and Gradient Methods
HisashiTakagi	BOUNDARY-SEEKING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
ToshiakiSakurai	Transfer learning for automated optical inspection
wkluk-hk	Recurrent Autoregressive Networks for Online Multi-Object Tracking
antimon2	Strategic Object Oriented Reinforcement Learning
n-kats	WESPE: Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras