NeurIPS 2021 論文読み会
イベント内容
イベント概要
2021年12月に開催された機械学習分野の国際学術会議、NeurIPS2021(Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems) にて発表された論文のオンライン読み会です。
9個の論文をピックアップして、10分のLT形式で発表していきます。
学生、社会人、アカデミア問わず機械学習に興味のある方でしたら、どなたでもご参加いただけます。
ぜひお気軽にご登録ください!
※本イベントはLINE株式会社が主催します
※運営および発表は、ボストン コンサルティング グループ(BCG Japan)、株式会社ユーザベース、株式会社リクルート、Sansan株式会社、Beatrust 株式会社、LINE株式会社の有志によって行われます。
開催日時
2022/1/25(火) 19:00 ~ 21:00
開催場所
Zoom Webinar で配信いたします。事前登録いただいた方にURLをご案内します
参加される方への事前のお願い
- インターネットが良好に繋がる環境にてご視聴ください。
- 申し込んだ方には、開催当日に視聴URLをメッセージでお送りします。
- 18:45頃から配信を開始します。
- Twitter でのイベントに関する投稿も大歓迎です! Twitterハッシュタグ:#neurips2021_reading
タイムスケジュールおよび対象論文
時間 | コンテンツ | 登壇者 | 対象論文 |
---|---|---|---|
18:45- | Open | ||
19:05 - 19:10 | イントロダクション | LINE | |
19:10 - 19:20 | 発表1 | 眞明 BCG |
Parameter Prediction for Unseen Deep Architectures |
19:20 - 19:30 | 発表2 | 四方 BCG |
VQ-GNN: A Universal Framework to Scale-up Graph Neural Networks using Vector Quantization |
19:30 - 19:40 | 発表3 | 白川 Beatrust |
Fairness in Ranking under Uncertainty |
19:40 - 19:50 | 発表4 | 馬 LINE |
Leveraging Distribution Alignment via Stein Path for Cross-Domain Cold-Start Recommendation |
19:50 - 20:00 | 発表5 | 朱 LINE |
MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision neuraips 2021 |
20:00 - 20:10 | 休憩 | ||
20:10 - 20:20 | 発表6 | 高山 ユーザベース |
How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization? |
20:20 - 20:30 | 発表7 | 中村 ユーザベース |
MAUVE: Measuring the Gap Between Neural Text and Human Text using Divergence Frontiers |
20:30 - 20:40 | 発表8 | 黒木 Sansan |
Residual2Vec: Debiasing graph embedding with random graphs |
20:40 - 20:50 | 発表9 | 本田 リクルート |
E(n) Equivariant Normalizing Flows |
20:50 - 21:00 | Close | LINE |
※登壇者の多いLT色の強い会なので、当日の質問はお受付しません。(#neurips2021_readingでのツイートは歓迎です)
注意事項
- 本イベントの内容は後日、主催団体のブログ・YouTube等の媒体にて紹介する可能性があります。その際、ご参加者名が写った画像(キャプチャなど)も紹介されることがあります。予めご了承ください。
- 当社におけるその他取り扱いは以下プライバシーポリシーに従います。ご同意の上、ご参加ください。 https://terms.line.me/line_rules/?lang=ja
- イベントスタッフは、このイベントに関わる全員が気持ちよく過ごせるように考えています。参加者の皆様も、他の方を不快にさせるような発言・行動は謹んでください。またそのような行動を目にした方は、connpassの「イベントへのお問い合わせ」フォームからお知らせください
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