Deep Learning技術は、他の分野では例を見ないスピードで世界的に研究が進められています。
このような状況の下、DL Seminarsは、最先端の研究動向の調査を目的とし、論文の輪読会を毎週開催しております。
READINGs
DL Seminersでは、機械学習・深層学習の名著の輪読会を行なっております。こちらのページでは、輪読会のスライドを公開しています。
Deep Learning
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
PRML, Pattern Recognition and Machine Learning
パターン認識と機械学習 C.M.ビショップ
参加条件：
- Deep Learning基礎講座修了か、もしくは同等レベルの知識を持つこと
- 基本的に毎週輪読会に参加できること
- 発表が割り当てられた場合，発表できること
参加方法：
下記のフォームをご記入下さい。（参加には基本紹介が必要となります。）
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfosRjTx_kFljDyVLjTKn_XLwCLWPOT6fOYUSwvINdUbuvfJw/viewform
輪読会の進め方：
- 2020年8月現在，会議は原則オンラインで行っています（コロナの影響）．オフラインイベントの復活時期は未定です．
- 大枠：45分,小枠20分×2の合計3件です。
- 時間は質疑込みの時間です。
- 基本は最初は小枠の発表に割り当てます。その中の一部メンバーに大枠の担当を依頼させていただきます。（大枠で話したいという方、何か話したいテーマがある方は相談していただければ前向きに検討します。）
- 発表される論文は，大体１週間くらい前にグループメンバに周知されます．
- 具体的には，上記フォームを入力後承認されると入るFacebook Group上で共有されます．
- 発表資料については，当日の朝までに共有されます．
- こちらも現状はFacebook Group上で共有されます．
論文選択のガイドライン：
- 基本は興味ベースで選んでよいが，論文の質については十分に留意する．
- 特に，良い会議（NeurIPS,ICLR,ICMLなど特にコミュニティの問題意識と親しい会議、CVPRやACL,CoRLなど分野特化のトップ会議）に通っている研究を選ぶことを推奨する．あるいは自分が詳しい研究テーマで素晴らしい成果を上げていることが自分が判断できると思った研究を選んでも良い．
- 本コミュニティの問題意識は大別すると，次の２つだと思います（オーガナイザである岩澤の私見）．
- 知能とは何か、それはどう作れるのか（世界モデル、表現のDisentanglement、転移、意味理解、意識、etc）。会議でいうと、NeurIPS,ICLR,ICMLなど。
- 最先端技術を使うと何ができるのか（SoTAモデルの共有、他分野にも影響を与えそうな技法の共有）。NeurIPS、ICLR、ICMLなどに加えて，CVPR、ACLなどの領域特化会議の特に優れた論文。
良い発表のクライテリア：
- 選定論文のクオリティが高い
- 本コミュニティと意識が共有されている（本論文が解いている論文の問題と、コミュニティの問題意識・興味が共有している）．コミュニティの意識に設置するのに十分な前提知識が共有されている．
- 制限時間内に終わる、わかりやすい（冗長でなく、論点がクリティカルにわかる。）
- 発表者の独自の解釈、説明がある（単に論文をなぞって説明するのではなく、独自の論点を提供する）。もう少しいうと、自分が著者であるように話す。
- 特定の応用に関する場合、十分に他の人（特に同じ応用ではない領域に興味がある人）へのImplicationがありそうか。言い換えると、本論文の技法が他の領域にも適用可能か。
- 議論を大事にする、特に少枠の場合重要でない部分を省略することを恐れない。
References:
- 輪読の意義・目的・論文の読み方
- DL輪読会スライドテンプレート