機械学習 名古屋 研究会 #4
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 |
|---|---|
| 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 |
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
- 紹介枠なくしました。みなさん『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。
