ICML 2023 論文読み会
イベント内容
イベント概要
2023年7月に開催された機械学習分野の国際学術会議、ICML2023(Fortieth International Conference on Machine Learning) にて発表された論文のオンライン読み会です。 登壇者が注目した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！
※本イベントは株式会社Ridge-iが主催します
開催日時
2023/8/21(月) 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：#icml2023_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 | Ridge-i | |
| 19:10-19:25 | 発表1 | 関口頌一朗 (Ridge-i) | A Watermark for Large Language Models |
| 19:25-19:40 | 発表2 | 眞明圭太 (BCG-X) | Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context |
| 19:40-19:55 | 発表3 | 白川達也 | Deep Graph Representation Learning and Optimization for Influence Maximization |
| 19:55-20:10 | 発表4 | 田部井祐介 (BCG-X) | How Does Information Bottleneck Help Deep Learning? |
| 20:10-20:25 | 発表5 | 齋藤祐樹 (LINE) | Dynamic Regularized Sharpness Aware Minimization in Federated Learning: Approaching Global Consistency and Smooth Landscape |
| 20:25 - 20:40 | 発表6 | Boujlida Mohamed [Ghassen] (LINE) | Learning-Rate-Free Learning by D-Adaptation |
| 20:40-20:45 | close | Ridge-i |
※発表者、発表順、内容等は当日変更の可能性がございます。 ※登壇者の多いイベントのため、当日の質疑応答は行いません。(#icml2023_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://ridge-i.com/privacypolicy/
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
注意事項
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※ 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。
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