NN論文を肴に酒を飲む会 #3

お知らせ【メンテナンスのお知らせ】4月25日(木)10:00から1時間半ほど、メンテナンス作業を予定しております。作業の間はconnpassのご利用が出来ません。ご迷惑をおかけしますが何卒ご了承ください。

お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、2024年5月23日(木)を以ちましてイベントサーチAPIの無料での提供の廃止を決定いたしました。
2024年5月23日(木)以降より開始予定の「connpass 有料API」の料金プランにつきましてはこちらをご覧ください。
なお有料の対象となるのはAPIのみであり、connpassのサービスにつきましては今後も無料でご利用いただけます。

7月

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NN論文を肴に酒を飲む会 #3

主催 : TensorFlow UserGroup Tokyo

ハッシュタグ：#tfug

募集内容	発表者無料先着順 6/5人参加者無料先着順（抽選終了） 97/25人過去に発表したことのある人優先枠無料先着順 3/5人
申込者	申込者一覧を見る
開催日時	2017/07/12(水) 19:00 ～ 21:30 Googleカレンダー icsファイル
募集期間	2017/06/24(土) 12:01 〜 2017/07/11(火) 00:00まで
会場	granica 東京都千代田区外神田 5-2-7 外神田下村ビル 4階マップで見る会場のサイトを見る

イベントの説明

お酒を飲みながら、最近の深層学習関連の論文をゆる〜く紹介し、ゆる〜く議論する会です。
「機械学習とか深層学習とか気になっているけど論文読むとか実装するとかきついな」という方々に参加いただいて、色々議論できるといいなと考えています。

会場は六本木ヒルズのGoogleオフィスをお借りします。また、Google様のご厚意により、軽食+お酒をご用意いたしますので、手ぶらでご参加ください。

今回のテーマは「画像処理」

発表者には、画像関連の論文を紹介して頂きます。
発表者も「ガチ勢」でなくて大丈夫です。これを機に論文読めるようになりたい!という方も大歓迎です!
1度発表していただくと次回以降優先的に参加できますので、是非発表してください!
発表してみたいけど、何読んだらよいかわからないという方は下記のリンクを参考にしていただければと思います。

http://www.gitxiv.com/
GitXiv という、 GitHub と arXiv を組み合わせたサイトです
https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2017/conference
国際会議 ICLR 2017 に採択された論文の一覧です
https://github.com/dennybritz/deeplearning-papernotes
メジャーどころの論文をリストにしてくれています

タイムスケジュール

時間	内容	発表者	タイトル
18:30 - 19:00	受付	-	-
19:00 - 19:30	乾杯・歓談	-	-
19:30 - 19:45	発表1	YoheiKikuta さん	- Exploring Generalization in Deep Learning - Understanding deep learning requires rethinking generalization
19:45 - 20:00	発表2	TomMoriyama さん	YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark
20:00 - 20:15	発表3	yutakashino さん	Wasserstein GAN
20:15 - 20:30	歓談
20:30 - 20:45	発表4	ryosuke	A Learned Representation For Artistic Style
20:45 - 21:00	発表5	YasukeXXX	Inferring and Executing Programs for Visual Reasoning
21:00 - 21:30	歓談/あんな話やこんな話	-	-

当日の受付について

時間：18:30 開場です。
場所：六本木ヒルズ森タワー LL階（小規模イベントのため受付方法については別途アナウンスします。） ※ 受付の際に「受付票」をスマートフォン等で提示をお願います。

注意事項

受付票に記載の本人のみが参加できます。受付票をお持ちでない方は入場できません。(スマートフォンでの提示で入場できます。)
18:30 開場です。19:30 以降は入場できなくなります。
無線 LAN が利用可能ですが、電源タップは数に限りがあります。
会場は禁煙です。

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フィード

ryosukeさんが資料をアップしました。

2017/07/13 12:40

TomMoriyamaさんが資料をアップしました。

2017/07/13 12:27

yutakashinoさんが資料をアップしました。

2017/07/13 10:19

YoheiKikutaさんが資料をアップしました。

2017/07/13 09:50

YasukeXXXさんが資料をアップしました。

2017/07/13 07:30

TomMoriyama さんが書き込みました。

2017/07/13 00:18

本日の発表資料です：https://www.slideshare.net/TomomiMoriyama/nnyoutube8m-a-largescale-video-classification-benchmark

TomMoriyama さんが書き込みました。

2017/07/12 23:40

Q.p8 自動ラベルの再現率、人の場合も同じというが低すぎないか？ A.ご指摘の通りでした、ここに訂正します。（複数被験者間でも同じくらいの差が出る、と発表時に説明してしまいましたが、元論文を読み直すと…)「ヒトが付与したレベルの一致率が80%なので精度が80%弱なのは妥当、しかし再現率は低いので、データ不足に対処するためのアプローチを模索する上で良い試験材料になる」との評価でした。

YoheiKikuta さんが書き込みました。

2017/07/12 10:48

本日の発表資料です: https://speakerdeck.com/diracdiego/some-understanding-of-generalization-in-deep-learing