Yohei Kikuta 公開
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pre-trained T5 で downstream タスクを解く時にタスクを記述する prompt token のみを学習して高い精度(巨大モデルではモデル全体を再学習するのとほぼ同等)を達成する prompt tuning の論文を紹介する回です。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/015.md です。 発表者:@yohei_kikuta
 
ディープラーニングの量子化学への応用である PauliNet の論文を読んだという会。あまり理解してないのでそれっぽいことを雰囲気で述べる会です。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/014.md です。 発表者:@yohei_kikuta
 
DALL·E の理解に向けて part 3 としてついに公開された DALL·E の論文を読む回。論文は学習に関する技術的内容が多いですが、それらにはあまり触れずに DALL·E のモデルがどういう構造なのかという観点で話をしています。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/013.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@smochi_pub
 
DALL·E の理解に向けて part 2 として同日に公開されて DALL·E の生成画像の reranking でも使われている CLIP という手法の論文を読んだ会。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/011.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@smochi_pub
 
recommendation の概要について今一度学ぶために Recommendation Engines という本を読んだ話。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/010.md です。 発表者:@masa_kazama 聞き手:@yohei_kikuta
 
OpenAI が発表した text2image モデルの DALL·E を理解するシリーズの part 1 として Vision Transformer の論文を読んだ。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/009.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@smochi_pub
 
タンパク質立体構造予測で凄い精度を出したという AlphaFold2 の前身の AlphaFold1 の論文を読みました。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/007.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@smochi_pub
 
Recsys 2020 の推薦システムの再現可能な評価や公平な比較に関する論文を読んで紹介する回です。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/004.md です。 発表者:@smochi_pub 聞き手:@yohei_kikuta
 
Numpy の nature 論文が出たので、その論文と 2011 年の論文、さらにソースコードをちょっと読んでみたという回です。なぜかノーベル物理学賞の話もしています。途中で録音できてなかった時間が数分あったのですが、撮り直しが面倒なのでそのまま出してます。show notes で少し補足してます。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/003.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@masa_kazama
 
機械学習界隈でよく使われている可視化ライブラリ Streamlit において multiselect の選択肢が多い場合に動作が遅くなる問題を解決するプルリクエストを送った話です。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/002.md です。 発表者:@masa_kazama 聞き手:@yohei_kikuta
 
ACL2020 Honorable Mention Papers に選ばれた Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks を紹介します。 Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/001.md です。 発表者:@yohei_kikuta 聞き手:@smoch_pub
 
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