NeurIPS2018読み会@PFNに登壇してきました

こんにちはロードローラーです。先日は京都のNeurIPS読み会で登壇してきましたが、今回はPFNさん開催のNeurIPS読み会に登壇してきました。もっと色々な論文を紹介できればよかったのですがスライド作成の手間もあり、資料は使いまわしの発表となっています。

 

発表後の質疑応答では英語で質問を頂いて予想外の事態にたじたじに、、、司会者の比戸さんが翻訳フォローをしてくださりなんとかご回答できました。

なお、この論文はPytorchによる実装が著者によって公開されていますのでご参照ください。

A Unified Feature Disentangler for Multi-Domain Image Translation and Manipulation (Git)

 

追記:勉強会の資料一覧

https://connpass.com/event/115476/presentation/

 


 

他のご発表(Twitterによるメモ貼り付け)

双曲空間(@ABEJAの白川さん)

めっちゃ難しかったですが、めっちゃ面白かったです

紹介論文 Hyperbolic Neural Networks (NeurIPS’18)

今までユークリッド空間でアレコレといろんな問題を解いていましたが、双曲空間で解こうとしたらこんなメリットがあるよ!という研究内容

論文アブストでも「Hyperbolic spaces have recently gained momentum in the context of machine learning due to their high capacity and tree-likeliness properties.」と述べられています。

ユークリッド空間のスカラー倍は、双曲空間では接空間上の指数処理や対数処理で表現できるなど、なんというか双曲空間への強い愛を感じる研究内容でした。

 

背景知識については、白川さんのブログでまとめられています。(私もこれから読みます!)

 


GANやDisentangleのまとめ

会場からは『disentangleの定義は?』との質問がでました。非常に難しく本質を突いた質問だと感じました。(おそらくタスクで解き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ですが、数学的な定義は難しいなぁと。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がポイントになりそうですね。)


単語分散表現の最適次元数について


AutoML(@PFN佐野さん)

大学同級生の活躍を見れて嬉しいと同時に、発表内容も非常に面白かったです。


Ordered boosting with Ordered TS

流行のBoosting手法が抱える課題を丁寧に説明して、この手法でどう解決したのかを紹介してくださいました。


GNN


おまけ

とても嬉しいお言葉を頂きました