DSTC6
Dialog System Technology Challenges Long Beach, USA, December 10, 2017 News Dec 5, 2017 The final workshop program is now online. Nov 20, 2017 Camera-ready papers are given two additional pages (up to 7 pages). Nov 20, 2017 Workshop online registration will be closed on Nov 29. Nov 19, 2017 Camera-ready submission deadline has been extended to Nov 26. Oct 30, 2017 Paper submission deadline has bee
NIPS 2016参加報告 - Qiita
先週スペインのバルセロナで開催された機械学習のトップ会議NIPS 2016に参加してきました。論文はWebで公開されているので誰でも読むことができますが、口頭発表を聞いたりポスター発表のディスカッションに参加したり休憩時間中の会話などからも学びがあるため、最先端の研究を知るために参加する意義は失われていないように思います。 NIPSの参加者は指数的に増加していると言われており、今年は5000人（！）の参加者がいました。当然論文の査読も厳しく、採択率は20％前後と言われています。分野のトレンドとしてはディープラーニングのブームが続いていますが、認識系はかなり成熟してきたのでGANなどの生成系と強化学習や外部記憶との組み合わせに中心が移ってきているようです。特に強化学習は会議中にシミュレーション環境のOpen AI UniverseとDeepMind Labが公開され、熱気を感じました。 50
The NIPS experiment
This is a guest post by Eric Price. I was at NIPS (one of the two main machine learning conferences) in Montreal last week, which has a really advanced format relative to the theory conferences. The double blind reviewing, rebuttal phase, and poster+lightning talk system all seem like improvements on the standard in my normal area (theoretical computer science), and having 2400 attendees is impres
NIPS2015概要資料
SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのComputer Visionにおける躍進と 肥大化する計算資源 〜 6/10 (木) 14:00～14:30 講師：藤井 亮宏 氏（株式会社エクサウィザーズ） 概要： Vision Transformer (ViT) が2020年末に発表され、ImageNetの認識精度においてConvolutional Neural Networks (CNN) ベースのモデルをTransformerのみを使ったモデルが凌駕した。それによってTransformerがAlexNet以降画像系タスクを支配していたCNNに取って換わる可能性が高くなったが、ViTでは大量のデータと大規模な計算資源を必要とすることが障壁となっている。本チュートリアル」では、Computer
NIPS 2016
Videos Videos from the Tutorials and Conference are now linked into the schedule. Also PDF's of papers are linked to posters. Follow Facebook/Twitter (below) for further video announcements. View Full Schedule » Awards We would like to congratulate the winners of the best paper, best student paper, best demonstration and best reviewers awards. View Awards »
NIPS2014読み会を開催しました - Preferred Networks Research & Development
大野です。 先日2015年1月20日に、NIPS2014読み会を開催しました。 当日に関する情報はこちらをご覧ください：connpass, togetter 当日の発表タイトルとインターネット上で入手可能な資料は記事の最後に掲載します（connpassからも入手可能です）。 昨年と同時期、同場所での開催にも関わらず、前回の1.5倍以上の方に参加いただきました。また、正確な統計はありませんが、機械学習に限らず様々なバックグラウンド方がいらっしゃったようです。ビジネス系メディアで特集で組まれるなど、機械学習・人工知能への注目度が高まっておりますが、それと並行して機械学習を専門に研究されている方や、最先端の機械学習研究に関心を持つ方の層が広がっているのではないかと思います。このような勉強会で交流が増えて分野の発展につながれば、今回の勉強会を開催したかいがあったと考えています。 改めまして、発表者
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Authors Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le Abstract Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal
"Understanding Dropout" (Baldi, NIPS 2013) メモランダム - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと今週は忙し過ぎて新しいことに取り組んでいる時間が1秒たりとも見つからないので、少し前にやった例の弊社分析チーム論文輪読会のネタをそのまま転載しておきますorz 元ネタはこちら。 ちなみに式を丸写しするのは面倒だったので、あくまでも資料として必要な部分にしかtexは書いてませんｗ ということで上記リンクから元論文をDLした上で、見比べながらお読みくださいｗ 1 Introduction そもそもdropoutはNIPS 2012で提案されたナイスなアイデアで、汎化性能は高めるし良いことずくめ。ランダムフォレストで個々の木ごとにランダムに素性を選択するのと同じように、サンプルごとに形成されるNN同士の相関を下げ、精度向上に貢献する。 けれどもその理論的背景は今のところ不明。なので、0.5という数字にこだわる必要があるのかどうかも分からないし、層ごとに変えた方がいいんじゃないかとかそうい
NIPS 2014 Proceedings
Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 27 edited by Z. Ghahramani and M. Welling and C. Cortes and N.D. Lawrence and K.Q. Weinberger. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2014." Kernel Mean Estimation via Spectral Filtering Krikamol Muandet, Bharath Sri
myamada0 on Twitter: "NIPS 8本とかマジすげぇ。。。http://t.co/xvZM0tDiSQ"
NIPS 8本とかマジすげぇ。。。http://t.co/xvZM0tDiSQ
NIPS 2010 – Machine Learning (Theory)
I enjoyed attending NIPS this year, with several things interesting me. For the conference itself: Peter Welinder, Steve Branson, Serge Belongie, and Pietro Perona, The Multidimensional Wisdom of Crowds. This paper is about using mechanical turk to get label information, with results superior to a majority vote approach. David McAllester, Tamir Hazan, and Joseph Keshet Direct Loss Minimization for
NIPS 2013 Proceedings
Advances in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS 2013) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 26 edited by C.J.C. Burges and L. Bottou and M. Welling and Z. Ghahramani and K.Q. Weinberger. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2013." The Randomized Dependence Coefficient David Lopez-Paz, Philipp Hennig, Bern
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ENLSP NeurIPS Workshop 2021
NIPS Modern ML+NLP 2014
word2vecとPMIが等価 - Kazuma Hashimoto (橋本和真)
NeurIPS Conference on Twitter: "Reviews and rebuttals have been posted for #NIPS2013 papers http://t.co/gsHYPMVaQO"
Chris Brockett on Twitter: "nips 2013 to-read list 1/n: Mapping paradigm ontologies to and from the brain http://t.co/Pczzgxm4v9"
Chris Brockett on Twitter: "nips 2013 to-read list 2/n: Mikolov et al, Distributed Representations of Words and Phrases & their Compositionality http://t.co/YnAJWgEPeP"
Chris Brockett on Twitter: "nips 2013 to-read list 3/n: Zhengdong Lu & @dr_hang_li, A Deep Architecture for Matching Short Texts http://t.co/5KlA4TCWm3"