【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. こんにちは、広報の清水です。 先日の「DL輪読会・DLHacksオープン勉強会」開催の様子をお伝えします。 DL輪読会とDLHacksは、互いの知識を深めることを目的に東京大学松尾研究室のメンバーが中心となって毎週持ち回りで発表をする勉強会です。（紹介記事はこちらから→DL輪読会・DLHacks） 輪読会：Deep Learningに関する最新論文について発表。（毎週金曜9:00開催） DLHacks：DeepLearningの実装力に焦点を当て、最新論文の実装やその他Tipsを共有。（毎週月曜19:00開催） 通常は過去授業・講座の受講者か紹介のみでしか参加できませんが、 「授業や講座に参加したことがないけれど、とても興味ある」 「一度参加したけれどその後行きそびれてしまっている」 といった方向けに2018年度で人気の高かった内容を再度発表する場を設けたいとなったことがきっかけです。 イベント参加者はCompassにて募集しました。 募集開始時より沢山の方からご応募をいただき、急遽定員を90名から140名に増枠。 場所も倍の人数が入ることのできる講義室に変更しましたが、最終的には応募者数は400名を超え、多くの方がDeep Learingを学ぶことに意欲的であることを実感しました。 開催後となってしまいましたが、抽選で洩れてしまった方にはこのブログにて心からお詫びを申し上げます。今後のイベントの参考にして参ります。 DL輪読会、DLHacksからそれぞれ2名が発表しました。 DL輪読会 鈴木 雅大 東京大学 松尾研究室　「深層生成モデルと世界モデル」 【発表内容】 鈴木さんが中心となって開発した深層生成モデルライブラリ「Pixyz」に関しての記事はこちらからご覧ください。…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 前回に引き続き、今回はもう一つの松尾研が主体で運営している勉強会「DLHacks」についてご紹介したいと思います。 ◼︎ DLHacks概要 前回の記事で紹介した「Deep Learning輪読会」が理論に焦点を当てているのに対して、「DLHacks」は、Deep Learningの実装に焦点を当てた勉強会です。 Deep Learningの研究では、「理論」だけ詳しければいいわけではなく、様々なアルゴリズムを実装する「実装力」が必要になります。「Deep Learningの勉強会は得てして論文共有会になりがちだが、Web開発の勉強会同様、実装に重きを置いた勉強会があってもいいのでは？」という思いから、2017年8月にDLHacksは立ち上げられました。毎週月曜19時に研究者・学生・社会人の有志が集まって行っており、これまでの開催数は50回を超えています。 活動内容としては、毎週持ち回りで2〜3名が、最新の論文の再現実装や実装時のTipsを共有する「実装発表」、フレームワークやライブラリなどの紹介を行う「ライトニングトーク」を行っています。 今までにDLHacksで実装されたレポジトリの中には、Githubで500スター以上のものやQiita・Slideshareで注目を集めたものがいくつもあります。 ◼︎発表スライドのTwitter表示回数ランキング 輪読会で発表されたスライドは随時SlideShereにてアップされます。2018年半期の中でTwitterの表示回数が最も多かった発表をご紹介します。 ※2019年1月22日までの「DL Hacks」Twitterアカウントより集計 5位　PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装 発表者：谷口 尚平さん 4位　CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける…

【松尾研主催DeepLearning勉強会】DL輪読会のご紹介

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Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 皆さんは松尾研が主体となって、主に研究者を対象にした定期勉強会を行っているのを知っていますか？ 松尾研メンバーが中心となって運営する「DL Hacks」は、DeepLearningの実装力に焦点を当て、最新論文の実装やその他Tipsを共有する勉強会を毎週開催しています。 今回はその中のひとつ「輪読会」についてご紹介致します。 ◼︎輪読会概要 輪読会では、毎週金曜日の朝9時に集まり、Deep Learningに関する論文を紹介発表します。2014年に開始し、これまでの開催数は150回を超えます。 紹介する論文は毎回持ち回りで2~3名が担当し、参加者自身が興味関心のあるものを自由に選ぶことができます。 参加者は学生だけでなく、大手企業やベンチャーに在籍されている社会人もいます。業務でDeep Learningに携わる方や学生時代に関連の研究をされていて社会人になっても勉強を続けたい方など様々です。 そのため毎回多様な視点からの質疑応答が飛び交い、積極的に参加くださっています。 仕事の場所や学外などの都合で参加が難しい方は、参加者向けのFacebookグループでLive 配信も行っています。 ◼︎発表スライドのTwitter表示回数ランキング 輪読会で発表されたスライドは随時SlideShereにてアップされます。2018年半期の中でTwitterの表示回数が最も多かった発表をご紹介します。 ※2019年1月22日までの「DL Hacks」Twitterアカウントより集計 5位　`強化学習のための状態表現学習 －より良い「世界モデル」の獲得に向けて－ 発表者：松嶋 達也さん 4位　Life-Long…

【東大松尾研】2018年の活動報告

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Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. こんにちは、広報の清水です。 あっと言う間に今年も残すところあとわずかとなりました。 松尾研では今年もディープラーニングの研究・教育・社会実装・啓蒙に励み、エンジニアや運営スタッフなど人も増え、とても賑やかな研究室になっています！ そこで、今年の松尾研を少し振り返っていきたいと思います。 前半に多くのリリースがありましたね！ そこで今年松尾研内外で話題となったトピック4つを改めてご紹介します。 1.「Deep Learning」の日本語翻訳版（Goodfellow他著）出版 深層学習の研究で著名なGoodfellow氏やBengio氏らによって書かれた、深層学習の勉強のための決定版ともいえる教科書を松尾研が主体となって翻訳致しました。 2017年の事前のオンライン公開（現在は公開停止）でも話題となっていましたね。 松尾研の翻訳チームを取りまとめていた特任助教の岩澤先生にもコメントいただきました。 特任助教　岩澤 有祐 「今回の本は松尾研が主催している勉強会に参加していたメンバを中心とした翻訳チーム、数多くの方のサポートもあって出版することができました。進展の早いDL研究ですが、その基礎は本書で扱っている線形代数や機械学習、および基本的なニューラルネットに関する長年の研究に支えられています。本書が、そのような基礎知識の習得の一助となれば幸いです。」 ◆書籍ご購入はこちらから ◆松尾研が中心となって運営する勉強会「Deep Learning.jp」にて輪読資料を公開中 2.「DL４US」「授業の演習コンテンツ無償公開」などの教育活動 松尾研の人気講座の演習コンテンツが２つ無償公開致しました。「え？これが無償で勉強できるの？」と数々のブログでもご紹介いただいています。 ◆GCIデータサイエンティスト育成講座 東京大学で開催中のグローバル消費インテリジェンス寄附講座におけるデータ解析パートのコンテンツです。 ◆Deep…

鈴木雅大君が中心となって開発している、深層生成モデル実装用ライブラリ「Pixyz」が公開となりました。

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鈴木雅大君が中心となって開発している、深層生成モデル実装用ライブラリ「Pixyz」が公開となりました。

深層生成モデルに興味を持ち始めた方〜実際に研究・開発している人まで幅広く利用できますので、是非ご活用ください。

詳細はこちら

 

関 喜史君が言語処理学会第24回年次大会で論文賞を受賞しました。

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Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language. 関 喜史君が言語処理学会第24回年次大会で論文賞を受賞しました。 【書誌情報】 関 喜史, 福島 良典, 吉田 宏司, 松尾 豊: 多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み, 言語処理学会論文誌, Vol. 24, No. 1, pp. 95-115 (2016) 【概要】 ニュース推薦システムに多様性を導入した際のユーザ行動の変化を分析したものになります。…

Deep Learning Day’18

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1月20日秋葉原UDXにて、松尾研が中心となって運営している先端人工知能論ⅠとDeep Learning基礎講座の今年度最終報告会を開催しました。
当日は、受講生達によるプレゼンテーション・ポスター発表および、Facebook AI ResearchのGuillaume Lample氏、Deep MindのDani Yogatama氏の２名に基調講演を行って頂きました。
 
＜決勝プレゼンテーション枠＞
最優秀賞：チーム15「GANを利用した服の試着システム」
優秀賞　：チーム2「Nyancoder」・チーム3「画像変換を駆使した顔はめパネル」
＜ポスター枠＞
最優秀賞：チーム25「FindVoice: 特定の人物の発話シーンを検出するシステム」
優秀賞　：チーム10「Deep Quoridor」・チーム23「子供ジェネレータ」

有用なDeep Learningのデータセットやライブラリ、APIが近年増えてきており、今年度話題となったGANを利用したプロジェクトが多く見られました。

発表後には、基調講演のお二人を含めた参加者で懇親会も行われました。

Our work, the Japanese translation of “Deep Learning” written by Goodfellow will be published on 28th February.

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松尾研が主体となって翻訳したGoodfellow氏の「DeepLearning」の日本語版が2/28に出版されることが決定しました。

DeepLearningの教科書的な本です。

詳細はこちら

 

Our lab has been taken up by Diamond Weekly.

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2月10日号の週刊ダイヤモンド「特集 AI格差」内にて、当研究室を取り上げていただきました。

P59にて「知らなきゃモグリ！日本のAI人材を輩出　東大・松尾豊研究室の人脈」の記事となります。

ぜひご覧ください！