NeurIPS2018読み会 @ PFNツイートまとめ

PFNさんで開催されたNeurIPS2018読み会のまとめです https://connpass.com/event/115476/
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岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

セーブポイントからランダム探索をするって、AlphaGoのモンテカルロ法と似てる??(いまいち追い付けていない #neurips18yomi

2019-01-26 18:35:25
せいしん | ACES, Inc. @seishin55

Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning 比較的現実的な階層型強化学習。上位方策から下位方策を選択する。(どういう行動を選択するか/ex. 物を運ぶ->物をつかむ) 既存研究FuNでは上位方策から下位方策までend-to-endで学習。 #neurips18yomi

2019-01-26 18:40:06
西村拓哉 @t_nishimura1989

ポリシーの階層化,複雑な表現を要素ごとに分割してそれぞれ考えようという意味で今日最初の方にあったdisrectangleの話に似てますね(本当にただの感想) #neurips18yomi

2019-01-26 18:40:14
せいしん | ACES, Inc. @seishin55

に対して、現状態 + 相対的なゴール = 絶対的なゴール座標に対する下位方策の学習。 #neurips18yomi

2019-01-26 18:40:18
sino⚡️ @chaoticCats

DeNA TechCon2018 ゲーム体験を支えるための強化学習 #denatechcon slideshare.net/juneokumura/de… @SlideShareさんから #neurips18yomi

2019-01-26 18:42:35
keno @keno_ss

比戸将平(PFN)さんによるテーマ発表 "Modeling the Physical World @ NeurIPS2018" #neurips18yomi

2019-01-26 18:47:46
fof @fof_jisin

上位階層、下位階層は2回そうなのかな。自然に階層が増えていくとかそいうのはないのだろうか。 #neurips18yomi

2019-01-26 18:49:36
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

機械学習によって大量のデータから何でもかんでも学習さすのか、人間が持つ知恵をモデリングして導入するのか、いわゆるAIの本質を問うような話ですね #neurips18yomi

2019-01-26 18:55:31
keno @keno_ss

LCP, 最適化条件が簡潔に書けるの良い. #neurips18yomi

2019-01-26 18:57:08
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

今日のまとめ 「NeurIPS2018読み会@PFNに登壇してきました」 拾えた範囲ですが各資料やリンクをメモしておきました r2d.info/2019/01/26/neu… #neurips18yomi

2019-01-26 19:12:56
西村拓哉 @t_nishimura1989

楽しかった!運営の皆様と発表者の皆様,ありがとうございました. #neurips18yomi

2019-01-26 19:15:37
morikatsu @morikatsu14

ライブ配信ありがとうございました。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:15:54
まうん @myaun_X

NeurIPS2018読み会@PFNを聴講してきました。 約6時間と長丁場で、頭が疲れたのよく眠れそう。近年のトレンドとそれに対して自分の不勉強な部分が如実に分かってとてもよかった。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:18:50
まうん @myaun_X

皆さん良い発表でしたが個人的には下の2つ良かったです。 @cruelturtle さんのテーマ発表「Neural Networks for Graph Data」 slideshare.net/emakryo/neural… グラフ生成の実験を個人的にやってみたくなった。発表の中でGNNをどう応用するかが次の焦点的なこと言ってたし。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:20:32
まうん @myaun_X

ドワンゴ大元さん論文紹介「CatBoost: unbiased boosting with categorical features」 niconare.nicovideo.jp/watch/kn3831 新規点の解説がとても分かりやすかった。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:21:01
RK @ryuichi_74

すごく面白かったです!発表者の方、運営の方、ありがとうございました! #neurips18yomi

2019-01-26 19:32:50
jima @jima_ml

理解できた話は少なかったけど、注目される技術や手法のトレンドが分かって良かった。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:33:11
dhirooka @daigo_hirooka

hyperbolic NNの話はひさびさ圧倒された。全くわからんかった。 #neurips18yomi

2019-01-26 19:45:55
keno @keno_ss

知り合いに ODE のやつ教えてもらったけど、収束する気持ちが全くわからない… #neurips18yomi

2019-01-26 19:55:23
times-mukai @moe_moe_moegi

Go-exploreは強化学習というより、擬似全探索アルゴリズムとして理解する方が自然。探索の過程で学習しないし、得られるのは探索の結果見つかった最良の軌跡だけだから。#neurips18yomi

2019-01-26 20:37:11
sino⚡️ @chaoticCats

強化学習勉強するためにオセロニア始めた。#neurips18yomi pic.twitter.com/Poqpjh1ez7

2019-01-26 21:01:51
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Motoki Kimura @motokimura1

#neurips18yomi ですこし紹介されてた pytorch_geometric github.com/rusty1s/pytorc… を読んでいる 👀 Graph conv-net 面白そう

2019-01-26 23:54:44
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