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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Shohei Hido 比戸将平 @sla

#neurips18yomi 会場が寒い、暑いなどあればお知らせ下さい。

2019-01-26 13:19:18
iiou16 @iiou16_tech

今日はP社でNeurIPSの論文読み会来てます #neurips18yomi

2019-01-26 13:22:50
NOKUBI Takatsugu野首貴嗣 @knok

モバイル回線でも試しているがyoutube中継止まっているな #neurips18yomi

2019-01-26 13:27:07
NOKUBI Takatsugu野首貴嗣 @knok

youtubeは切れたまま、視聴者数も4人とかになってるな #neurips18yomi

2019-01-26 13:29:26
おばけ👻 @triwave33

GANsの高解像度、高品質化は進んだが、人の全身のような複雑な構造には生成課題が残されている。 #neurips18yomi

2019-01-26 13:30:11
Shohei Hido 比戸将平 @sla

#neurips18yomi "NeurIPS 2018では単に「GANの生成品質を向上する」というだけの論文は採択されなくなった" BigGANと戦えって言われると大変だもんね…。なので複雑な構造・コンテンツ表現における生成制御が大事。

2019-01-26 13:30:25
lento @NieA7_3170

Zero-centered gradient penaltyって結局BigGANに入ってるんだっけ、ISが落ちる云々とは言ってたけど入れてるかはわからないか #neurips18yomi

2019-01-26 13:30:39
kura @KuraOyo

youtube 配信が途絶えた。 これはあとで動画、アップロードされるのかな? @PFN #neurips18yomi

2019-01-26 13:31:53
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

GANの生成画像を高品質にするための研究はNeurIPS2017では多かったが、NeurIPS2018ではほとんどなくなり、構造やコンテンツなど潜在的に独立な表現をできるようにする研究が増えた。(なので表現分離するためのDisentangleの研究が増えた) #neurips18yomi

2019-01-26 13:33:42
Takayuki Saruta @srt_taka

この発表が終わった後にyoutube立ち上げなおします #neurips18yomi

2019-01-26 13:46:15
NOKUBI Takatsugu野首貴嗣 @knok

arxiv.org/abs/1810.02936 youtubeが切れたままなのでハッシュタグ中で名前が出たFD-GANの論文をちょっと見ている。個人を特定する堅固な特徴量得よう、という話のようだ #neurips18yomi

2019-01-26 13:46:50
せいしん | ACES, Inc. @seishin55

GANの純粋な精度向上の研究は(NeurIPS) 2017年には見られたが2018年には0本。 ただし、GANは精度向上のためにスタンダードになっていて、関連する論文は60本以上。 #neurips18yomi

2019-01-26 13:48:18
せいしん | ACES, Inc. @seishin55

GANの精度向上に関する最近の研究としては、ProgressiveGAN、SA-GAN、BigGANで高解像度の画像の生成はできるようになってきている。 一方で、これからの課題としては、人の身体のような複雑な構造の生成をどのように行なうか、潜在表現をどのように学習するか。 (FD-GAN etc) #neurips18yomi

2019-01-26 13:48:25
西村拓哉 @t_nishimura1989

GANについて,複数の要素(styleとgeometryとか)に潜在表現を分割してそれぞれ学習するというのは正当進化感あるけど,そのための教師データについては当然要素ごとのラベルが必要なので,どういうデータで実験するかのアイデアが求められそうな印象 #neurips18yomi

2019-01-26 13:48:35
おばけ👻 @triwave33

濱田さんの紹介された論文 1. FD-GAN 2. Unsupervised Learning of Object Landmarks 3. A Unified Fearture Sidentangler 4. Image to Image translation 5. Unsupervised Adversarial Invariance #neurips18yomi

2019-01-26 13:50:46
Makoto Kawano @mkt_kwn

GANの論文、お気持ちはすごくわかるけど、そのアーキテクチャやパラメータチューニングとかをどうやったら見つけられるのかを知りたい。一体何種類くらい検証しているのだろう。#neurips18yomi

2019-01-26 13:51:27
岡本大和 / Yamato.OKAMOTO / RoadRoller @RoadRoller_DESU

『disentangleの定義は?』との会場から質問。おそらく識別したい事象に起因する特徴量と、それ以外に起因する特徴量を陽に分解することだけど、数学的な定義は難しいなぁ。前者はタスクに有効で、後者ではタスクを解くのが難しいというのを数学的にどう定義するか。 #neurips18yomi

2019-01-26 13:51:30
せいしん | ACES, Inc. @seishin55

GANの学習安定性について。ある状態化では収束するというのを示す研究はあるが、任意のモデルで収束する保証を示したものはない。 よくあるのは、特定のモデルに収束テクニックを色々使ってみて、その元で実験的に収束することを示すことが多い。 #neurips18yomi

2019-01-26 13:53:44
keno @keno_ss

竹中誠(首都大) さんの "On the Dimensionality of Word Embedding" #neurips18yomi

2019-01-26 13:55:02
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