2023年3月20日、21日、PaRis AI Research InstitutE（Prairie Institute）との合同ワークショップを東京・日本橋の理研AIPセンターおよびオンラインにおいて開催しました。
当日は、現地とオンラインで各35名の研究員が参加し、活発な議論がなされました。
ワークショップのスケジュール詳細は、以下の通りです。
＊講演で使用したスライドは、以下の各講演の「Presentation Document」からご覧になれます。
＊ビデオも一部公開されています。
日時:
2023年3月20日: 9:30 am – 16:45 pm (JST)
2023年3月21日: 9:30 am – 15:30 pm (JST)
タイム・スケジュール
【3月20日: 9:30 am – 16:45 pm (JST)】
9:30 -10:00
発表者: Masashi Sugiyama, RIKEN AIP
タイトル: Introduction of RIKEN-AIP
Day1 ビデオアーカイブはこちら (00h00m06sから開始)
10:00-10:45
発表者: Jean Ponce, PRAIRIE
タイトル: Introduction of PRAIRIE/Beyond the computer vision comfort zone
Day1 ビデオアーカイブはこちら (00h07m15sから開始)
Presentation Document PDF(13.3MB)
10:45-11:15 Break Time
11:15-11:45
発表者: Pierre-Louis Poirion, RIKEN AIP
タイトル: Random subspace methods for non-convex optimization
Day1 ビデオアーカイブはこちら (01h14m04sから開始)
Presentation Document PDF(0.5MB)
11:45-12:30
発表者: Florian Yger, PRAIRIE
タイトル: Representation learning with structured data
Day1 ビデオアーカイブはこちら (01h41m35sから開始)
Presentation Document PDF(24.1MB)
12:30-14:30 ブレークタイムおよびポスター・セッション*
14:30-15:00
発表者: Alexandra Wolf, RIKEN AIP
タイトル: Cognitive Behavioral Assistive Technology
Presentation Document PDF(6.4MB)
15:00-15:45
発表者: Emmanuel Barillot, PRAIRIE
タイトル: Patient stratification in oncology: learning immunotherapy response
Presentation Document PDF(10.6MB)
15:45-16:15 ブレークタイム
16:15-16:45
発表者: Ichiro Takeuchi, RIKEN AIP
タイトル: Statistical Test for XAI
Day1 video archive available from 02h47m27s!
Presentation Document PDF(1.4MB)
【3月21日: 9:30 am – 15:30 pm (JST)】
9:30 -10:00
発表者: Masashi Sugiyama, RIKEN AIP
タイトル: Transfer learning
Presentation Document PDF(3.6MB)
10:00-10:45
発表者: Stephane Caron, PRAIRIE
タイトル: Robots that learn world representations, why, and which ones?
Presentation Document PDF(35.2MB)
10:45-11:15 Break Time
11:15-11:45
発表者: Taiji Suzuki, RIKEN AIP
タイトル: Representation power and optimization ability of neural networks
Day2 ビデオアーカイブはこちら (00h00m06sから開始)
Presentation Document PDF(4.6MB)
11:45-12:30
発表者: Gabriel Peyre, PRAIRIE
タイトル: On the Training of Infinitely Deep and Wide ResNets
Day2 ビデオアーカイブはこちら (00h34m34sから開始)
Presentation Document PDF(10.5MB)
12:30-14:30 ブレークタイムおよびポスター・セッション*
14:30-15:00
発表者: Qibin Zhao, RIKEN AIP
タイトル: Efficient machine learning with tensor networks
Day2 ビデオアーカイブはこちら (01h22m46sから開始)
Presentation Document PDF(3.4MB)
15:00-15:30
発表者: Lin Gu, RIKEN AIP
タイトル: Addressing practical challenges from medical to general applications
Day2 ビデオアーカイブはこちら (01h56m09sから開始)
Presentation Document PDF(8.0MB)
*ポスター・セッション: 理化学研究所 革新知能統合研究センター(日本橋)でのみ開催
ポスター・リスト (3/20,21両日):
| ポスター発表者 | タイトル |
|---|---|
| Jingfeng Zhang | Adversarial robustness |
| Minh Ha Quang | Information geometry and optimal transport framework for Gaussian processes |
| Yuwei Sun | Meta-Learning in Decentralized Neural Networks Towards Systematic Generalization |
| Vo Nguyen Le Duy | Statistical Inference for the Dynamic Time Warping Distance, with Application to Abnormal Time-Series Detection |
| Wei Huang | Benign Overfitting for Graph Nerual Networks |
| Thomas Moellenhoff | SAM as an Optimal Relaxation of Bayes |
| Andong Wang | Robust learning enhanced by low-dimensional strctures |
| Atsushi Nitanda | Primal and Dual Analysis of Mean-field Models |
| Ryuichiro Hataya | Gradient-based hyperparameter optimization using the Nyström method |
| Kazusato Oko | Reducing Communication in Federated Learning |
| Geoffrey Wolfer | Mixing Time Estimation in Markov Chains |
| Tomohisa Okazaki | Scientific Machine Learning for Geophysical Modeling |
| Alexandra Wolf | AI for Social Good – Dementia EEG Neurobiomarker Elucidation with Network Analysis of Time Series and Subsequent Machine Learning Model Application |
| Peter Jack Naylor & Diego Di Carlo | IMPERSONATE IMPlicit nEural RepreSentatiON chAnge deTEction |
