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ICML2016読み会 概要紹介
- 2. 自己紹介
• 2016年4月~:産総研AIセンター研究員
– @hayasick
• 専門:
機械学習・データマイニング∩!深層学習
• 今年のICMLでの成果:
– Masaaki Imaizumi, KH
Doubly Decomposing Nonparametric Tensor
Regression (本会議)
– Satoshi Hara, KH
Making Tree Ensembles Interpretable (解釈性WS)
Best paper runner-up
- 3. ICML: International Conference of
Machine Learning
• NIPSに次ぐ機械学習の国際会議
– NIPS >= ICML > AISTATS > 他 (※個人的イメージ)
• 母体:The International Machine Learning
Society
• 今年で33年目
- 4. 基本情報
• 開催日:6月19 – 24
– 9 チュートリアル
– 5 パラレルセッション +
1 ポスターセッション
– 23 ワークショップ
• 場所:ニューヨーク
– タイムズスクエアの隣
- 8. ディープラーニング
• 去年に比べてさらに伸びている
– 17 セッション,57 論文!
• 去年の25本から倍以上
• 採択数の増分(322-270=52)の半分を占める?
– 2 ベストペーパー (3本中)
• Dueling Network Architectures for Deep RL (Google/Deepmind)
• Pixel Recurrent Neural Networks (Deepmind)
– 3 ワークショップ
– 3 チュートリアル
• 内容はこの読み会で!
- 9. 最適化
• 非凸最適化
– 7+ papers (Ctrl-S), 1 tutorial, 1 workshop
• ハイパーパラメータの最適化
– 3+ papers, 1 workshop (AutoML)