Misreading Chat は、会社員プログラマの森田と向井がコンピュータサイエンス周辺の論文を雑に読んで感心する Podcast です。就業後に会議室からこっそりお送りします。ノートもあるよ。
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#80: TrueSkill™ Ranking System
Splatoon 未経験者の 森田 が S ランカーの向井にランキング指南をします。
Splatoon 未経験者の 森田 が S ランカーの向井にランキング指南をします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
- Elo rating system – Wikipedia
- Rank – Inkipedia, the Splatoon wiki
- TrueSkill™ Ranking System – Microsoft Research
- TrueSkill 2: An improved Bayesian skill rating system – Microsoft Research
- dotnet/infer: Infer.NET is a framework for running Bayesian inference in graphical models
- Welcome to Glicko ratings
#79: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
機械学習界隈で話題沸騰の不思議な論文を向井が読んでみました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
#78: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
有名物体認識のアルゴリズムのひとつ Faster RCNN を森田が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
- [1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
- [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
- [1504.08083] Fast R-CNN
- [1703.06870] Mask R-CNN
- [1512.02325] SSD: Single Shot MultiBox Detector
- [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
#77: Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services
プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。
プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
#76: XPC: Architectural Support for Secure and Efficient Cross Process Call
Huawei の新発表 OS がどんなものか森田が論文を読みつつ想像します。
Huawei の新発表 OS がどんなものか森田が論文を読みつつ想像します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
#75: To Unify or Not to Unify: A Case Study on Unified Builds in WebKit
WebKit 開発者が本気でビルド時間を速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。
WebKit のビルド時間を本気で速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
- To unify or not to unify: a case study on unified builds (in WebKit)
- On Compiling WebKit (now twice as fast!) – Michael Catanzaro
- Jumbo / Unity builds
- 補足: ちょっと口がすべっていますが、Yusuke Suzukiさんは著者の一人ではあるものの、筆頭著者ではないので、この論文への貢献はどちらかといえば副次的であろうと思います
#74: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。
ニューラルネッツな顔認識に森田が入門します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
- [1804.06655] Deep Face Recognition: A Survey
- Recommendations for Facial Recognition Input Images – Amazon Rekognition
- DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification – Facebook Research
- [1503.03832] FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
- [1801.07698v3] ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition
- MegaFace
- MS-Celeb-1M: Challenge of Recognizing One Million Celebrities in the Real World – Microsoft Research
- Dual-Agent GANs for Photorealistic and Identity Preserving Profile Face Synthesis
#73: Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go
Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。
Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
#72: How (and How Not) to Write a Good Systems Paper
システム論文を書く人向けガイドを森田が冷やかします。
システム論文を書く人向けガイドを森田が冷やかします。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
#71: Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge
Facebook の Android 機械学習苦労話に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。
- Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge – Facebook Research
- 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile Computer Architecture – Google AI
- GitHub – Maratyszcza/NNPACK: Acceleration package for neural networks on multi-core CPUs
- GitHub – pytorch/QNNPACK: Quantized Neural Network PACKage – mobile-optimized implementation of quantized neural network operators
