roadrollerNeurIPS2018読み会@PFNに登壇してきましたこんにちはロードローラーです。先日は京都のNeurIPS読み会で登壇してきましたが、今回はPFNさん開催のNeurIPS読み会に登壇してきました。色々な論文を紹介できればよかったのですがスライド作成の手間もあり、資料は使いまわしの発表となっています。OKAMOTO発表後の質疑応答では英語で質問を頂いて予想外の事態にたじたじに、、、司会者の比戸さんが翻訳フォローをしてくださりなんとかご回答できました。2019なお、この論文はPytorchによる実装が著者によって公開されていますのでご参照ください。properties.」と述べられています。ユークリッド空間のスカラー倍は、双曲空間では接空間上の指数処理や対数処理で表現できるなど、なんというか双曲空間への強い愛を感じる研究内容でした。2019背景知識については、白川さんのブログでまとめられています。NeurIPS2018」の資料を公開しました。採択論文、をまとめ紹介しています。2019GANの生成画像を高品質にするための研究はNeurIPS2017では多かったが、NeurIPS2018ではほとんどなくなり、構造やコンテンツなど潜在的に独立な表現をできるようにする研究が増えた。2019会場からは『disentangleの定義は?』との質問がでました。非常に難しく本質を突いた質問だと感じました。(おそらくタスクで解きたい事象に起因する特徴量と、それ以外に起因する特徴量を陽に分解することですが、数学的な定義は難しいなぁと。前者はタスクに有効で、後者ではタスクを解くのが難しいというのを数学的にどう定義するかがポイントになりそうですね。)単語分散表現の最適次元数について単語分散表現の最適次元を理論的に求めましたよという論文。最適次元があったんだー、というだけで感動。2019大学同級生の活躍を見れて嬉しいと同時に、発表内容も非常に面白かったです。TSDMVの大元がNeurIPS2018読み会にて発表した資料を公開しました。TS"というアルゴリズムで解決しました。2019流行のBoosting手法が抱える課題を丁寧に説明して、この手法でどう解決したのかを紹介してくださいました。GNN聞いていただいた皆様ありがとうございました。networkに関する発表資料はこちらになります。Disentangler岡本さんによる発表がとてもわかりやすく、内容も興味深かったので後で読みます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。京都の某メーカーにて機械学習・IoT・ビッグデータを扱う。