SlideShare a Scribd company logo
1 of 21
Download to read offline
2019/07/21 ICLR & ICML 読み会
ICLR & ICML 概要説明
比戸将平 (@sla)
Preferred Networks
Preferred Networks 2019年の主な論文発表実績
[ICRA 2019 - Best conference paper award finalist]
"Deep Visuo-Tactile Learning: Estimation of Tactile Properties from Images”
[ICRA 2019 (with intern)]
"Dynamic Manipulation of Flexible Objects with Torque Sequence Using a Deep Neural Network”
[CVPR 2019 Oral] “Sampling Techniques for Large-Scale Object Detection from Sparsely Annotated Objects”
[ICLR 2019] "Distributional Concavity Regularization For GANs”
[ICML 2019 (with intern)]
“A Wrapped Normal Distribution on Hyperbolic Space for Gradient-Based Learning”
[CHI 2019 - Honorable mention]
“Experimental Analysis of Barehand Mid-air Mode-Switching Techniques in Virtual Reality”
[KDD 2019] “Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework”
[KDD 2019] “Chainer: a Deep Learning Framework for Accelerating the Research Cycle”
• International Conference on
Learning Representations
• 開催7回目
• 深層学習専門の新参会議
• 前身はLeCun, Bengio主催の
Snowbird Learning Workshop
• New Orleans, LA
• International Conference on
Machine Learning
• 開催36回目
• NeurIPS (旧NIPS)と並ぶ
機械学習のトップ国際会議
• Long Beach, CA
ICLR / ICML 開催概要
• https://iclr.cc • https://icml.cc
ICLR / ICML 同じ開催母体(NeurIPS事務局?)
• シングルトラック • マルチトラック
ICLR / ICML トラック構成
• Facebook提供 • VideoKen / SlidesLive
ICLR / ICML プレゼンテーション動画
ICLR 2019 投稿規程
Open Review & Double Blindだが事前に/同時に公開可
https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference https://arxiv.org/abs/1806.04807
ICLR 2019 投稿数/採択率
• 投稿数: 1591 (←2018年981から62%アップ)
• 採択数: 500 (←2018年59%アップ)
• 採択率: 31.4%
ICLR 2019 投稿テーマのトレンド
• RLとGAN強し
• Meta-learning台頭
• CNNは落ち着き
• RNNは縮小
...
https://ailab.criteo.com/iclr-2019-stats-trends-and-best-papers/
ICLR 2019 プログラム - 2018年からの変更
• ワークショップトラック廃止
• テーマ別ワークショップ新設(他の会議と同様)
• 会議初日にEXPO開催(NeurIPS 2018と同様)
ICLR 2019 ワークショップ - ラインナップ
Safety, Social Good, Reproducibility, Debugging, ...
ICML 2019 投稿規程
• Microsoft CMTを使った一般的なDouble Blind
– arXivはtech report扱いで、引用しないなら公開可
• コード投稿推奨→コード付きの論文の方が高採択率
https://cmt3.research.microsoft.com/ICML2019/Submission/Index
https://medium.com/@kamalika_19878/the-icml-2019-code-at
-submit-time-experiment-f73872c23c55
ICML 2019 投稿数/採択率
• 投稿数: 3424
• 採択数: 774
• 採択率: 22.6%
– 低下傾向
– コード付は43%
ICML 2019 投稿テーマのトレンド
• DLとGeneral MLが同率
• RLとOptimizationが追従
• Trustworthy MLが台頭
– Privacy
– Fairness
– Adversarial examples
– Security
ICML 2019 ワークショップ - ラインナップ
https://icml.cc/Conferences/2019/ScheduleMultitrack?session=&event_type=Workshop&day=
今日の発表・グラフ系が充実
• Addis Ababa, Ethiopia • Vienna, Austria
ICLR / ICML 2020年開催地 → 両方とも北米を離脱
Next event: NeurIPS 2019 @ Vancouver (Dec.)
https://medium.com/syncedreview/neurips-2019-dates-and-details-announced-a4958d938769
[宣伝] NeurIPS 2019 MineRLコンペティション
• aka.ms/MineRL
• サンプル効率の良い
強化学習のコンペ
• マインクラフト使用
• OpenAI Gym準拠
• CMU, MSR等と共催
7/8ラウンド1開始→9/22締切→9/30ラウンド2開始→…
• ChainerRL実装によるベースラインを提供
https://github.com/minerllabs/quick_start/tree/master/chainerrl_baselines
ICLR & ICML 2019 概要説明 by Shohei Hido

More Related Content

More from Shohei Hido

FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
Shohei Hido
 
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
Shohei Hido
 
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
Shohei Hido
 
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
Shohei Hido
 

More from Shohei Hido (20)

NIPS2015概要資料
NIPS2015概要資料NIPS2015概要資料
NIPS2015概要資料
 
プロダクトマネージャのお仕事
プロダクトマネージャのお仕事プロダクトマネージャのお仕事
プロダクトマネージャのお仕事
 
あなたの業務に機械学習を活用する5つのポイント
あなたの業務に機械学習を活用する5つのポイントあなたの業務に機械学習を活用する5つのポイント
あなたの業務に機械学習を活用する5つのポイント
 
PFIセミナー "「失敗の本質」を読む"発表資料
PFIセミナー "「失敗の本質」を読む"発表資料PFIセミナー "「失敗の本質」を読む"発表資料
PFIセミナー "「失敗の本質」を読む"発表資料
 
NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...
NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...
NIPS2013読み会: More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel P...
 
機械学習CROSS 後半資料
機械学習CROSS 後半資料機械学習CROSS 後半資料
機械学習CROSS 後半資料
 
機械学習CROSS 前半資料
機械学習CROSS 前半資料機械学習CROSS 前半資料
機械学習CROSS 前半資料
 
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
 
Jubatusが目指すインテリジェンス基盤
Jubatusが目指すインテリジェンス基盤Jubatusが目指すインテリジェンス基盤
Jubatusが目指すインテリジェンス基盤
 
今年のKDDベストペーパーを実装・公開しました
今年のKDDベストペーパーを実装・公開しました今年のKDDベストペーパーを実装・公開しました
今年のKDDベストペーパーを実装・公開しました
 
さらば!データサイエンティスト
さらば!データサイエンティストさらば!データサイエンティスト
さらば!データサイエンティスト
 
ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言ICML2013読み会 開会宣言
ICML2013読み会 開会宣言
 
ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?ビッグデータはどこまで効率化できるか?
ビッグデータはどこまで効率化できるか?
 
(道具としての)データサイエンティストのつかい方
(道具としての)データサイエンティストのつかい方(道具としての)データサイエンティストのつかい方
(道具としての)データサイエンティストのつかい方
 
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
FIT2012招待講演「異常検知技術のビジネス応用最前線」
 
データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方データサイエンティストのつくり方
データサイエンティストのつくり方
 
Travis E. Oliphant, "NumPy and SciPy: History and Ideas for the Future"
Travis E. Oliphant, "NumPy and SciPy: History and Ideas for the Future"Travis E. Oliphant, "NumPy and SciPy: History and Ideas for the Future"
Travis E. Oliphant, "NumPy and SciPy: History and Ideas for the Future"
 
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション111015 tokyo scipy2_ディスカッション
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
 
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
111015 tokyo scipy2_additionaldemo_pandas
 
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
111015 tokyo scipy2_discussionquestionaire_i_python
 

Recently uploaded

Recently uploaded (10)

LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 

ICLR & ICML 2019 概要説明 by Shohei Hido

  • 1. 2019/07/21 ICLR & ICML 読み会 ICLR & ICML 概要説明 比戸将平 (@sla) Preferred Networks
  • 2.
  • 3. Preferred Networks 2019年の主な論文発表実績 [ICRA 2019 - Best conference paper award finalist] "Deep Visuo-Tactile Learning: Estimation of Tactile Properties from Images” [ICRA 2019 (with intern)] "Dynamic Manipulation of Flexible Objects with Torque Sequence Using a Deep Neural Network” [CVPR 2019 Oral] “Sampling Techniques for Large-Scale Object Detection from Sparsely Annotated Objects” [ICLR 2019] "Distributional Concavity Regularization For GANs” [ICML 2019 (with intern)] “A Wrapped Normal Distribution on Hyperbolic Space for Gradient-Based Learning” [CHI 2019 - Honorable mention] “Experimental Analysis of Barehand Mid-air Mode-Switching Techniques in Virtual Reality” [KDD 2019] “Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework” [KDD 2019] “Chainer: a Deep Learning Framework for Accelerating the Research Cycle”
  • 4. • International Conference on Learning Representations • 開催7回目 • 深層学習専門の新参会議 • 前身はLeCun, Bengio主催の Snowbird Learning Workshop • New Orleans, LA • International Conference on Machine Learning • 開催36回目 • NeurIPS (旧NIPS)と並ぶ 機械学習のトップ国際会議 • Long Beach, CA ICLR / ICML 開催概要
  • 5. • https://iclr.cc • https://icml.cc ICLR / ICML 同じ開催母体(NeurIPS事務局?)
  • 6. • シングルトラック • マルチトラック ICLR / ICML トラック構成
  • 7. • Facebook提供 • VideoKen / SlidesLive ICLR / ICML プレゼンテーション動画
  • 8. ICLR 2019 投稿規程 Open Review & Double Blindだが事前に/同時に公開可 https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference https://arxiv.org/abs/1806.04807
  • 9. ICLR 2019 投稿数/採択率 • 投稿数: 1591 (←2018年981から62%アップ) • 採択数: 500 (←2018年59%アップ) • 採択率: 31.4%
  • 10. ICLR 2019 投稿テーマのトレンド • RLとGAN強し • Meta-learning台頭 • CNNは落ち着き • RNNは縮小 ... https://ailab.criteo.com/iclr-2019-stats-trends-and-best-papers/
  • 11. ICLR 2019 プログラム - 2018年からの変更 • ワークショップトラック廃止 • テーマ別ワークショップ新設(他の会議と同様) • 会議初日にEXPO開催(NeurIPS 2018と同様)
  • 12. ICLR 2019 ワークショップ - ラインナップ Safety, Social Good, Reproducibility, Debugging, ...
  • 13. ICML 2019 投稿規程 • Microsoft CMTを使った一般的なDouble Blind – arXivはtech report扱いで、引用しないなら公開可 • コード投稿推奨→コード付きの論文の方が高採択率 https://cmt3.research.microsoft.com/ICML2019/Submission/Index https://medium.com/@kamalika_19878/the-icml-2019-code-at -submit-time-experiment-f73872c23c55
  • 14. ICML 2019 投稿数/採択率 • 投稿数: 3424 • 採択数: 774 • 採択率: 22.6% – 低下傾向 – コード付は43%
  • 15. ICML 2019 投稿テーマのトレンド • DLとGeneral MLが同率 • RLとOptimizationが追従 • Trustworthy MLが台頭 – Privacy – Fairness – Adversarial examples – Security
  • 16. ICML 2019 ワークショップ - ラインナップ https://icml.cc/Conferences/2019/ScheduleMultitrack?session=&event_type=Workshop&day=
  • 18. • Addis Ababa, Ethiopia • Vienna, Austria ICLR / ICML 2020年開催地 → 両方とも北米を離脱
  • 19. Next event: NeurIPS 2019 @ Vancouver (Dec.) https://medium.com/syncedreview/neurips-2019-dates-and-details-announced-a4958d938769
  • 20. [宣伝] NeurIPS 2019 MineRLコンペティション • aka.ms/MineRL • サンプル効率の良い 強化学習のコンペ • マインクラフト使用 • OpenAI Gym準拠 • CMU, MSR等と共催 7/8ラウンド1開始→9/22締切→9/30ラウンド2開始→… • ChainerRL実装によるベースラインを提供 https://github.com/minerllabs/quick_start/tree/master/chainerrl_baselines