Đến với Meetup #11, chúng ta sẽ được gặp gỡ 2 khách mời mang đến cho chúng ta 2 bài nói trong lĩnh vực Reinforcement Learning và Computer Vision.
- Thời gian: 14h~18h thứ 7 - 3/11/2018 (mở cửa đón khách 13h40 ~ 13h55)
- Địa điểm: Roppongi Mori Tower 〒106-6126 東京都, 港区, 六本木, 6-10-1 六本木ヒルズ森タワー
Hướng dẫn: Tập trung tại tầng 1 tòa nhà Mori Tower rồi cùng checkin và lên văn phòng
Chú ý vì vấn đề an ninh của toà nhà là yêu cầu đăng ký trước thông tin họ tên và email nên bạn nào tham gia xin vui lòng điền thông tin theo form dưới đây. Hạn cuối đăng ký là 23:59 thứ 7 - 27/10/2018.
https://goo.gl/forms/CLYdzD9O5YNUie9V2
Lần này tổ chức tại Mori Tower và phòng chỉ có thể chứa 25 người nên nếu số người đăng ký nhiều hơn, ban tổ chức sẽ áp dụng hình thức Lottery (như đã thông báo trên facebook group). Link thông báo trên Facebook: https://www.facebook.com/groups/1332064783547219/permalink/1961572643929760/
Thêm nữa là việc vào toà nhà không dễ dàng nên hôm đấy đề nghị các bạn đến đúng giờ.
Hẹn gặp lại cả nhà vào buổi sắp tới!
Nội dung chương trình:
Speaker:
Nguyễn Tuấn Dương
Abstract:
Policy Gradients (PG) is a powerful approach for modern model-free reinforcement learning. In this talk, we discuss various PG algorithms, from the vanilla PG to actor-critic style PG to some recent state-of-the-art methods such as TRPO/PPO. Along the way, we try to understand their motivation, technical details and possible future works. This talk by no means can cover all aspects of this vast topic, but hopefully will provide enough basic knowledge for aspiring audience to dive into latest PG research.
References:
- Chapter 13 from “Reinforcement Learning, An introduction” by prof. Richard S. Sutton https://drive.google.com/file/d/1opPSz5AZ_kVa1uWOdOiveNiBFiEOHjkG/view
- A few papers about TRPO or below blog: https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9
Speaker:
Phan Doãn Phúc (FPT Japan Holdings Co., Ltd.)
Title: Triplet Loss – the Good the Bad and the Ugly
Abstract:
Triplet Loss - born in 2015 - successfully solved “Face Recognition” Task, a classical problem in Computer Vision that used to cost a lot of researchers’ tears and sweat. Since then, there is no other big progress for this Loss and it seems to be no longer a hot topic in DNN these days From the view-point of an engineer, I found it very useful to solve many tasks in production level. So the main point of my talk is to (1) Introduce this method to the listeners (just some basic concepts) (2) Let’s go in detailed and discuss about its strength and weakness