NN論文を肴に酒を飲む会 #3

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ご不便をおかけしますが、有料イベント参加登録につきましてはしばらく時間を置いてから行なっていただきますようお願いいたします。
本現象につきましては、PayPalサービスにて3/24(金) 13:00~16:00にてシステムメンテナンスが行われておりその影響によるものと考えられます。

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Jul

12
NN論文を肴に酒を飲む会 #3

Organizing : TensorFlow UserGroup Tokyo

Hashtag ：#tfug

Registration info	発表者 Free FCFS 6/5 参加者 Free Standard (Lottery Finished) 97/25 過去に発表したことのある人優先枠 Free FCFS 3/5

Description

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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Feed

ryosukeさんが資料をアップしました。

07/13/2017 12:40

TomMoriyamaさんが資料をアップしました。

07/13/2017 12:27

yutakashinoさんが資料をアップしました。

07/13/2017 10:19

YoheiKikutaさんが資料をアップしました。

07/13/2017 09:50

YasukeXXXさんが資料をアップしました。

07/13/2017 07:30

TomMoriyama wrote a comment.

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 wrote a comment.

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 wrote a comment.

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