[計算学習理論チームセミナー] Dimitra Tsigkari博士とFion Mc Inerney博士(Telefonica、スペイン)による講演
Telefonicaの研究者2名が理研AIPを訪れ、Split Learningのネットワーク最適化とグラフ上の非衝突教示理論について講演。
- 日時
- 場所
- ハイブリッド
- 主催者
- 理化学研究所 革新知能統合研究センター
- 言語
- EN
- 出典
- Doorkeeper
![[計算学習理論チームセミナー] Dimitra Tsigkari博士とFion Mc Inerney博士(Telefonica、スペイン)による講演](https://doorkeeper.jp/rails/active_storage/representations/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsibWVzc2FnZSI6IkJBaHBBMVYyQVE9PSIsImV4cCI6bnVsbCwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--a5c843cb8358ea510f8b99f14ae64db5d267f999/eyJfcmFpbHMiOnsibWVzc2FnZSI6IkJBaDdCem9MWm05eWJXRjBTU0lJYW5CbkJqb0dSVlE2RTNKbGMybDZaVjloYm1SZmNHRmtXd2RwQWNocEFjZz0iLCJleHAiOm51bGwsInB1ciI6InZhcmlhdGlvbiJ9fQ==--ed21893bc3f6dbb42a45b555f9878f5434977670/aip_logo_w200.jpg){kind=logo}
理化学研究所 革新知能統合研究センターの次のイベント
近日開催の関連イベント
第2回 力学系の学習に関するワークショップ (WLDS2)
理研AIPが主催する力学系の学習に関する3日間のハイブリッド研究ワークショップ。ニューラルODE、クープマン作用素、気候データ同化など。
ハイブリッド 関東(東京) EN 11月25日 〜 11月27日
【テンソル学習チームセミナー】José Ramón Pareja Monturiol博士（マドリード工科大学）講演「機械学習のためのテンソルネットワーク：モデル、応用、学習手法」
機械学習のためのテンソルネットワークに関するセミナー。プライバシー、頑健性、解釈可能性、モデル圧縮、学習手法を扱う。
ハイブリッド その他 EN
第4回 Conference on Parsimony and Learning（CPAL 2027）
機械学習の簡潔さ（スパース性・低次元構造）をテーマにした国際会議CPAL 2027。一橋講堂で4日間開催。
対面 関東(東京) EN 3月23日 〜 3月26日
概要
理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP)の計算学習理論チームが、スペインのTelefonicaから訪問する研究者2名による研究講演を開催します。Dimitra Tsigkari博士は「Network Optimization for Split Learning」と題し、異種クライアントがモデル学習の一部をサーバーへオフロードするSplit Learningフレームワークの最適化課題について、INFOCOM 2024/2026およびAAAI 2026論文(データ異種性下での破滅的忘却に関する研究を含む)の成果をもとに講演します。
続いてFion Mc Inerney博士が「Non-Clashing Teaching in Graphs」と題し、バッチ機械教示理論について講演します。グラフ内のボールに対する教示次元を研究し、木、サイクル、区間グラフに関するNP困難性、W[1]困難性、FPTアルゴリズム、組合せ的結果を、COLT 2024、ICLR 2025、ICLR 2026論文から紹介します。
各講演は質疑応答を含めて45分です。セミナーは登録参加者全員にZoomで配信され、理研日本橋オフィスのオープンスペースでの現地参加はRIKENメンバーのみに限定されます。
コミュニティについて
理研AIPの計算学習理論チームは、海外研究機関からの招待講演者を招いた研究セミナーを開催しています。論文ベースの技術的なセッションで、学習理論、最適化、AIの理論的基盤に関心のある機械学習研究者や大学院生を対象としています。
#machine-learning#learning-theory#split-learning#network-optimization#graph-theory#research-seminar#riken