第2回「NIPS+読み会・関西」

2016/12/26(月)10:20 〜 17:00 開催
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イベント内容

茨木駅に近い,立命館大学 大阪茨木キャンパスにて,機械学習系の国際会議,NIPS(バルセロナ12/5~12/10)の2016年度採択論文を読んで紹介する会を行います.

第2回「NIPS読み会・関西」

主催:NIPS読み会・関西,立命館大学情報理工学部創発システム研究室
共催:AIR・ 科研費・新学術領域研究「人工知能と脳科学の対照と融合」・ 全脳アーキテクチャ若手の会
日時:2016年12月26日(月) 10:20~17:00
場所:立命館大学 大阪茨木キャンパス(OIC)B棟4階 リサーチオフィス研究会室3 
申し込み:https://air-osaka.doorkeeper.jp/events/55199

概要

 招待公演として岩田具治さん (NTTコミュニケーション科学基礎研究所)に,本年度の発表論文である,Multi-view anomaly detection via robust probabilistic latent variable modelsに関して講演を行っていただきます.
 また論文紹介として,6人の発表者が,2016年度のNIPS採択論文+@の中から,それぞれ1つずつ論文をピックアップし,持ち時間25分でその概要の紹介を行い,その後にさらに5分を使って,その論文の内容について会場を交えてディスカッションを行います.この会を通じて,機械学習の研究の最新の動向を把握し,その情報を共有することを目指します.

発表者

招待講演 岩田具治 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所)
論文紹介 以下発表順
落合幸治 (理化学研究所)
山本康生 (Yahoo! JAPAN)
都築拓  (大阪大学生命機能研究科)
大東寛典 (大阪大学基礎工学部)
西田圭吾 (大阪大学生命機能研究科)
諶 璐   ( NBIC )

タイムスケジュール

時間 発表者 発表内容
10:00 開場
10:20~10:30 NIPS概要 谷口忠大(立命館大学情報理工学部准教授)
10:30~11:00 招待講演 岩田具治 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所) Multi-view anomaly detection via robust probabilistic latent variable models/NIPSを目指そう
11:00~12:00 参加者LT 参加者全員(自己紹介,一人1分程度)
12:00~13:00 昼食
13:00~13:30 発表1 落合幸治(理化学研究所) Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Prediction
13:30~14:00 発表2 山本康生(Yahoo! JAPAN) Coevolutionary Latent Feature Processes for Continuous-Time User-Item Interactions
14:00~14:20 休憩+Discussion
14:20~14:50 発表3 大東寛典(大阪大学基礎工学部) Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
14:50~15:20 発表4 都築拓(大阪大学生命機能研究科) Learning to learn by gradient descent by gradient descent
15:20~15:40 休憩+Discussion
15:40~16:10 発表5 西田圭吾(大阪大学生命機能研究科) Layer normalization
16:10~16:40 発表6 諶 璐(NBIC) Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning
16:40~16:50 閉会
17:00~ 撤収,懇親会

懇親会

18:00~ 無法松 茨木店 http://r.gnavi.co.jp/c275921/menu6/


ご不明な点があれば下記アドレスよりお気軽にご連絡ください。

また,Facebook上で発表資料の共有を行いますので,こちらも参加頂けたらと思います.
https://www.facebook.com/groups/203518240083183/

人工知能研究会 / Artificial Intelligence Research
幹事 都築拓(Taku Tsuzuki)大阪大学生命機能研究科
a12.3.1.3.1729.r@gmail.com

注意事項

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