| Registration info |
発表者 Free
FCFS
参加者 Free
Standard (Lottery Finished)
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Description
イベント概要
20171204-20171209に開催されたNIPS2017の論文読み会を開催します。面白い論文を読んで発表して議論しましょう。
NIPS2017 HP
NIPS2017 proceedings
NVIDIAさんがスポンサーをしてくれることになり、また、クックパッドの公式イベントになりました。
NVIDIAさんに懇親会の飲み物をご提供いただき、クックパッドが食事の提供をするため、懇親会の参加費は無料です。
抽選後に改めて参加希望者を募ります。
日時/場所
2018/01/27 (土) 13:00-18:20
クックパッド株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー12F
（JR山手線 恵比寿駅より 徒歩約10分）
スケジュール
| 時間 | 発表者 | 発表内容 |
|---|---|---|
| 12:30 - 13:00 | 受付 | |
| 13:00 - 13:30 | 菊田遥平 @yohei_kikuta |
GANの収束性に関する論文 https://arxiv.org/abs/1705.08991 https://arxiv.org/abs/1705.10461 https://arxiv.org/abs/1706.04156 |
| 13:30 - 14:00 | Shinohara-Takayuki | 3D point cloud, reconstruction に関する論文 https://arxiv.org/abs/1706.02413 https://arxiv.org/abs/1708.05375 https://arxiv.org/abs/1711.03129 |
| 14:00 - 14:30 | nishiba | A Meta-Learning Perspective on Cold-Start Recommendations for Items https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/46346.pdf |
| 14:30 - 15:00 | 休憩 | |
| 15:00 - 15:30 | CookieBox26 | Inverse Reward Design https://arxiv.org/abs/1711.02827 |
| 15:30 - 16:00 | NaotoMoriyama | Dilated Recurrent Neural Networks https://arxiv.org/abs/1710.02224 |
| 16:00 - 16:30 | 大政孝充 | Triple Generative Adversarial Nets https://arxiv.org/abs/1703.02291 |
| 16:30 - 17:00 | 休憩 | |
| 17:00 - 17:30 | david_nort | Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning https://arxiv.org/abs/1702.08367 |
| 17:30 - 18:00 | tkm2261 | LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree |
| 18:00 - 18:10 | NVIDIA | NIPS会場で展示していた内容の紹介 |
| 18:10 - 20:30 | 懇親会（詳細は後日） |
参加枠に関して
- 発表者枠: 先着順です。発表したいNIPS2017の論文を早い者勝ちでコメントに書いてください。
- 参加者枠: 抽選です。20180116に抽選を実施します。
参加費
- 読み会の参加費は無料です。
懇親会
- 読み会の後に懇親会を行います。参加費は無料です。
- ドリンクはNVIDIA様からご提供いただきます。
- ご自由にご参加下さい。
注意事項
- 内容は予告なく変更される場合がございます。
- やむを得ない事情によりキャンセルされる方はお早めにお願いいたします。
Presenter
Media View all Media
Feed
01/31/2018 10:53
01/27/2018 19:09
01/27/2018 19:07
01/27/2018 19:05
01/27/2018 19:04
01/27/2018 19:01
01/27/2018 19:00
2018/01/27 18:17
twitter でもハッシュタグでつぶやいていますが、発表資料です。 https://www.slideshare.net/ChihiroKusunoki/inverse-reward-design-86466735
2018/01/26 23:26
すみません、翌日の資格試験の都合で参加が厳しくなってしまいました。直前のご連絡で申し訳ありませんがキャンセルさせてください。
2018/01/26 11:10
遅くなりました。https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/46346.pdf を発表します。よろしくお願いします。
2018/01/25 17:55
すみません，発表キャンセルでお願いします…
2018/01/22 15:10
発表情報は随時更新しています。複数候補があってもし確定した場合にはこのフィードにコメントしていただければ反映します。 @soneo さんと @hoshizora1 さんは発表論文が決まったらご連絡下さい。
2018/01/01 14:09
すみません。もしくは A Meta-Learning Perspective on Cold-Start Recommendations for Items https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/46346.pdf を紹介するかもしれません。
2017/12/22 16:54
Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning https://arxiv.org/abs/1702.08367 こちらの紹介で参加します。
2017/12/22 01:16
"Dilated Recurrent Neural Networks"https://arxiv.org/abs/1710.02224 こちらについて紹介させて頂きたく思います
2017/12/21 12:35
"Inverse Reward Design" https://arxiv.org/abs/1711.02827 or "Wider and Deeper, Cheaper and Faster: Tensorized LSTMs for Sequence Learning" https://arxiv.org/abs/1711.01577 を発表したいです
2017/12/20 10:50
すみません。3次元ネタでいきます（Learning a Multi-View Stereo Machine、3D Shape Reconstruction by Modeling 2.5D Sketch、PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space ）
2017/12/20 10:32
Learning Hierarchical Information Flow with Recurrent Neural Modules または Conservative Contextual Linear Bandits を読みます。
2017/12/19 20:05
Learning a Multi-View Stereo Machine
2017/12/19 20:05
もしくは
2017/12/19 20:01
ExtremeWeather: A large-scale climate dataset for semi-supervised detection, localization, and understanding of extreme weather events
2017/12/19 19:27
発表者はここのフィードにどの論文を発表するかをコメントいただけると！私は3本も挙げてますが、これはまとめて勉強したいと考えて挙げてます（さすがに全部を網羅的に発表するのは無理だと思ってます）。なのでもしこれらの論文を発表したい人がいれば言っていただければお譲りします。
12/19/2017 17:56
NIPS2017論文読み会 を公開しました！
YoheiKikuta
chie_hayashida
クックパッド株式会社
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