FrontPage / Learning Machine Learning
概要 †
機械学習やその周辺に関する論文の紹介,議論,進捗報告を行う
2011年度 †
- 日時
- 毎週火曜日 15:00-
- 主な参加者
- 乾,岡崎,渡邉,Eric,水野,井之上,橋本,成田,山本
予定・記録 †
- 10/11 15:00- 水野
- 4. An Introduction to Conditional Random Fields for Relational Learning
- 4.2まで 🔒内部資料
- 9/9 17:00- Eric
- 2. Graphical Models in a Nutshell
- 🔒(内部資料)
- 8/5 17:00- 橋本
- 2. Graphical Models in a Nutshell
- 🔒(内部資料)
- 7/8, 15, 21 17:00- 橋本
- 2. Graphical Models in a Nutshell
- 🔒(内部資料)
- 6/17 17:00- Eric
- 2. Graphical Models in a Nutshell
- 🔒(内部資料)
- 6/10 17:00- 渡邉
- 3. Inductive Logic Programming in a Nutshell 3.5 (p74) から
- (🔒内部資料)
- 6/3 13:00- 渡邉
- 3. Inductive Logic Programming in a Nutshell 3.3 (p64) から
- (🔒内部資料)
- 5/27 17:00- 渡邉
- 5/20 17:00- (キックオフミーティング)
- 勉強会の基本的な進め方
- 輪読予定の Introduction to Statistical Relational Learning (Getoor & Taskar 07) の担当割り当て
2. Graphical Models in a Nutshell PDF (橋本,Eric)3. Inductive Logic Programming in a Nutshell (渡邉)- 4. An Introduction to Conditional Random Fields for Relational Learning PDF (水野)
- 9. Logic-based Formalisms for Statistical Relational Learning PDF(山本)
- 10. Bayesian Logic Programming: Theory and Tool PDF (成田)
- 12. Markov Logic: A Unifying Framework for Statistical Relational Learning PDF (井之上)
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