hikifune.fm
By Yohei Kikuta
Show notes は github.com/yoheikikuta/hikifune.fm です。
hikifune.fmNov 08, 2020
第18回:hikifunefm ラストの振り返り回
曳舟から引っ越すので hikifunefm というタイトルでの配信が最後ということで、ゲストを呼んでこれまでを振り返る雑談回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/main/ep/018.md です。
発表者:@yohei_kikuta, @karino2012
第17回:Optuna について Committer と話す回
パラメタ最適化のフレームワークである Optuna について、committer とワイワイ話す回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/main/ep/017.md です。
発表者:@himkt, @yohei_kikuta
第16回:AlphaFold についてタンパク質研究者と議論する回
アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測する問題において文字通り桁違いの性能を示した AlphaFold(2) に関して、タンパク質研究のプロとわいわい議論する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/main/ep/016.md です。
発表者:@Ag_smith, @yohei_kikuta
00:00:38~ ゲスト自己紹介と論文についての簡単な所感
00:08:48~ タンパク質の立体構造予測問題
00:26:11~ AlphaFold のモデルの概要
01:14:19~ ドメイン知識に関する質問とその回答
01:33:33~ 機械学習に関する質問とその回答
01:55:39~ 今後の展望
第15.5回:hikifunefm は不定期配信にします
技術的内容はないです。hikifunefm は不定期配信にするという報告です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/015_5.md です。
発表者:@yohei_kikuta
第15回:論文紹介 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning
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
第14回 PauliNet の論文を読んだ
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
第13回 [DALL·E の理解に向けて part 3] DALL·E の論文を読んだ
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
第12回 計算社会科学
masa_kazama が興味を持って勉強している計算社会科学についてあれこれと話す回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/012.md です。
発表者:@masa_kazama
聞き手:@yohei_kikuta
第11回 [DALL·E の理解に向けて part 2] CLIP の論文を読んだ
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
第10回 推薦システムの書籍「Recommendation Engines」を読んだ
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
第9回 [DALL·E の理解に向けて part 1] Vision Transformer の論文を読んだ
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
第8回 DAWNBench の紹介
end-to-end でディープラーニング の学習や推測のベンチマーキングをする DAWNBench という取り組みについて紹介します。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/008.md です。
発表者:@yohei_kikuta
第7回 AlphaFold1 の論文を読んで AlphaFold2 に想いを馳せる
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
第6回 FastAPIの紹介
Python API framework で次のデファクトになりそうな FastAPI を紹介する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/006.md です。
発表者:@__Attsun__
聞き手:@yohei_kikuta
第5回 Text-to-Text Transfer Transformer (T5) 関連の論文を読んだ
Text-to-Text Transfer Transformer (T5) 関連の論文を読んでその内容を紹介する回です。
Show notes は https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/005.md です。
発表者:@yohei_kikuta
聞き手:@yag_ays
第4回 論文紹介 Are We Evaluating Rigorously? Benchmarking Recommendation for Reproducible Evaluation and Fair Comparison
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
第3回 Numpy の nature 論文とソースコードを読んでみた
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
第2回 Streamlit にプルリクエストを送った話
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
第1回 論文紹介 Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
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
第0回 hikifune.fm 始まります
発表者:@yohei_kikuta
聞き手:@smoch_pub