強化学習 論文輪読LT会 #4

イベント内容

勉強会内容概要

強化学習についての輪読会を行っていましたが、一区切りついたので、
その続きとして論文のLT会を企画させていただきました。

各自5~10分程度のLT会&ディスカッションとできればと思います。
(一人あたり10~15分の持ち時間を設けるので、発表を5~10分で残りの
時間を質疑やディスカッションとできればと思います)

開催日程

9/21(土)
受付:12:50〜13:00
自己紹介:13:00〜13:10
勉強会:13:10〜15:00

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

タイムテーブル

時間 内容 発表者
12:50〜13:00 受付 -
13:00〜13:10 自己紹介 @___
13:10〜13:25 LT① Double Deep Q Network mitsuyasu_sasaki
13:25〜13:40 LT② Inverse Reinforcement Learning lib_arts
13:40〜13:55 LT③ Noisy Net Yamaoka
13:55〜14:10 LT④ R2D3 hkoba
14:10〜14:25 LT⑤
14:25〜14:40 LT⑥
14:40〜15:00 ディスカッション&懇親会 @___

論文リスト

1. Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
https://arxiv.org/abs/1509.06461
2. Maximum Entropy Deep Inverse Reinforcement Learning
https://arxiv.org/abs/1507.04888
3. Noisy Networks for Exploration
https://arxiv.org/abs/1706.10295
4. Making Efficient Use of Demonstrations to Solve Hard Exploration Problems
https://arxiv.org/abs/1909.01387
5. 
https://arxiv.org/abs/
6. 
https://arxiv.org/abs/

参加費

発表者: 1,000円
聴講者: 2,000円

※ 
参加費は基本会場代&運営費になります。

定員

16名(集まり具合に合わせて調整します)

準備について

発表者は軽く5~10分程度話せるようにしてきてください。
資料は不要ですが、走り書きのメモ程度は用意してきていただけたら嬉しいです。

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!)
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。

注意事項

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