しましまのIBIS2018まとめ

年に一度の機械学習の祭典IBIS2018ワークショップについてまとめました. http://ibisml.org/ibis2018/
2
前へ 1 2 ・・ 11 次へ
kazmot @kmotohas

IBIS2018、チュートリアルは北大でやるのか。余裕でかでる2.7来たわ。

2018-11-04 09:54:59
超循環評価器 @hagino3000

IBIS2018チュートリアル着席してます

2018-11-04 10:06:14
@tmaehara

3スライド目くらいにニューラルネットワークの積分表現が出てくると予想していた

2018-11-04 11:14:16
カイヤン🦈雑多アカウント @389jan

今年は理研AIPの先生でチュートリアルが揃ったか…… #IBIS2018

2018-11-04 12:45:34
Dr. nhayashi @nhayashi1994

最適化で深いモデルを解いたら推定性能を司る容量がパラメータ数より多くなるのは不思議なことではないのでは? って思った #ibis2018

2018-11-04 12:53:08
tori tori @toritorix

IBISチュートリアルの眼鏡率の高さは異常

2018-11-04 12:59:57
Yoshiaki Bando @yoshipon0520

10/06 IBIS2018にて「D2-21: 深層ベイズ学習に基づく単チャネル音源分離の教師なし学習」を発表します!! ディスカッショントラックなのでご意見お願いします!! 混合音から個別の音を抽出する音源分離を,教師信号なしで獲得する内容です.

2018-11-04 14:28:24
いしはた まさかず @m_ishihata

我、30分の発表にスライド60枚マン也

2018-11-04 15:28:58
maya @miwamaya_3

山田さんのチュートリアルで方針が見えた気がした #ibis2018

2018-11-04 15:44:13
超循環評価器 @hagino3000

クエリ可能最適化、Online Ad Allocationと相性抜群なのでは。どの組合せを探索すべきかわかれば強い。 #Ibis2018

2018-11-04 16:58:52
超循環評価器 @hagino3000

そんな事は無いという話があった。複数回クエリが必要な物には弱い。

2018-11-04 17:32:29
とっとこ豆乳さん @SoyMilkBayesian

@m_ishihata なるほど、いまおすすめのDDが聴けるわけですね、これは明日のIBIS企画セッションが楽しみだ!

2018-11-04 18:23:05
いしはた まさかず @m_ishihata

@SoyMilkBayesian しかも企画セッションは、DDの歴史に関する湊先生の招待講演から始まり、川原先生のDD構築の話、そして私のDDの機械学習への応用の話となっているので、これに出るだけでDDのすべてを知ることができるのですよ!!

2018-11-04 18:24:47
ぺねら(機械学習エンジニア→ITコンサル) @pen_era

ibis2018に行ってわかったこと 自分のスキル不足。 論文読む&数式理解&数式実装が駄目すぎる… 真面目に取り組んでる方々とのレベルの違いを感じた… と言うわけで取り組もう。

2018-11-04 18:57:25
前へ 1 2 ・・ 11 次へ