ICLR/ICML2019読み会

2019/07/21(日)13:00 〜 19:00 開催
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イベント内容

概要

国際学術会議 International Conference on Machine Learning (ICML'19) および International Conference on Learning Representations (ICLR'19) の論文読み会です。 DeNAおよびPFNの合同開催となります。

論文一覧はこちら: ICLR'19 / ICML'19

発表者&参加者の方を募集中です。機械学習や深層学習に関する論文を普段読んでいる研究者、学生、エンジニアの方を想定しておりますが、誰でもご参加いただけます。

更新履歴

  • 2019/07/18: 当日のスケジュールをFIXしました
  • 2019/07/11: connpassを公開しました。

会場案内

DeNA渋谷<ヒカリエ>オフィス http://www.hikarie.jp/access/

東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ 21F セミナールーム内

最寄り駅:渋谷駅(東京メトロ副都心線・半蔵門線、東急東横線、東急田園都市線とB3で直結。JR線、東京メトロ銀座線、京王井の頭線と2Fペデストリアンデッキで直結。)

Wi-Fiと、全員分ではないですが、電源タップもある程度準備があります。 飲み物の持ち込みはOKです。

当日の受付について

ご持参いただくもの

お名刺2枚もしくは身分証明書の提示をお願い致します。また、connpassの受付票の提示をお願いいたします。

ヒカリエ入館に伴うセキュリティ上の観点で、受付の際に必要になります。 名刺をお持ちでない方は受付で芳名帳への記入をお願いします。

入館方法

入館受付は 13:00〜14:00 です(開始は 13:30)

オフィスフロア入口(11F)オフィス総合受付の側に本イベント用の特設受付を設置しています。 そちらで名刺と受付票を提示後、受付の案内に従ってください。受付終了後は、受付に掲示してある連絡先にご連絡をお願い致します。

※ヒカリエビル内の地下フロアB3FやJRとの連絡通路がある2Fなどに、11Fへの直通エレベータが数ヶ所設置されています。

発表形式

  • テーマ発表:質疑込み30分
  • 論文紹介:質疑込み20分
  • 発表資料に関しては、発表前にSlideShareSpeaker Deck等にアップロードして頂き、Twitterでハッシュタグ #icml2019jp を付けてつぶやいていただくか、主催者までご連絡をお願い致します。
  • ストリーミングでの配信はない予定です。
  • 映像端子は、VGA端子、Mini DisplayPort、USB-C、HDMIアダプタがあります。

スケジュール

時間 発表者 タイトル
13:00〜13:30 受付(ヒカリエ11F)
13:30〜13:40 諸注意 内田 (DeNA)
13:40〜14:00 テーマ発表 比戸 将平 (PFN) ICLR & ICML 2019 概要紹介 資料
14:00〜14:30 テーマ発表 藤川 和樹 (DeNA) Natural Language Processing @ ICLR2019 資料
14:30〜15:00 テーマ発表 濱田 晃一 (DeNA) Generative Adversarial Networks @ ICML2019 資料
15:00〜15:20 休憩
15:20〜15:40 論文紹介 大野 健太 (PFN) Approximation and Non-parametric Estimation of ResNet-type Convolutional Neural Networks (ICML2019) 資料
15:40〜16:00 論文紹介 島田 拓弥(東大/元PFNインターン) Data Interpolating Prediction: Alternative Interpretation of Mixup (ICLR2019 Workshop) 資料
16:00〜16:20 論文紹介 長野 祥大(東大/元PFNインターン) A Wrapped Normal Distribution on Hyperbolic Space for Gradient-Based Learning (ICML2019) 資料
16:20〜16:40 論文紹介 斉藤 翔汰(スキルアップAI / 横浜国大) Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for One-Shot Neural Architecture Search (ICML2019) 資料
16:40〜17:00 休憩
17:00〜17:30 テーマ発表 亀澤 諒亮 (DeNA) Machine Learning on Graph Data @ ICML2019 資料
17:30〜17:50 論文紹介 NaN How Powerful are Graph Neural Networks? (ICLR2019) 資料
17:50〜18:10 論文紹介 本田 志温(東大) Graph U-Nets (ICML2019) 資料
18:10〜18:30 論文紹介 鈴木 亮太(LAPRAS) Hyperbolic Disk Embedding for Directed Acyclic Graphs (ICML2019) 資料
18:30〜18:40 閉会

参加方法

  • 発表を聞きたい → 参加枠で申し込んでください。
  • テーマ発表 or 論文発表したい → 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のページに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)
    • 希望テーマ or 発表論文(必須)
    • 所属(任意。頂いた場合にはconnpassに掲載します)
    • 発表時間帯に希望がありましたら合わせてご連絡ください

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。
情報提供元ページ(connpass)へ

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