ICML 2016이 미국 뉴욕에서 시작되었습니다. OpenAI의 Greg Brockman, 스탠포드 비전랩의 Andrej Karpathy, 세일즈포스의 Richard Socher, 딥마인드의 David Silver 등 속속 주말에 뉴욕에 도착했다고 합니다.

ICML 튜토리얼은 컨퍼런스 후에 동영상이 모두 공개될 예정이며 메인 컨퍼런스는 techtalks에서 중계를 한다고 합니다. 먼저 몇몇 튜토리얼의 슬라이드 자료 입니다. 자료가 공개되면 업데이트 하도록 하겠습니다.

Deep Reinforcement Learning David Silver (Google DeepMind) [slides1] [slides2] (구글 딥마인드 홈페이지에 블로그가 생겼습니다. 첫 글이 David Silver의 강화학습이네요. 같이 보면 좋을 것 같습니다)

Deep Residual Networks: Deep Learning Gets Way Deeper Kaiming He (Facebook) [slides]

Causal inference for observational studies David Sontag and Uri Shalit (New York University) [slides]

Stochastic Gradient Methods for Large-Scale Machine Learning Leon Bottou (Facebook AI Research), Frank E. Curtis (Lehigh University), and Jorge Nocedal (Northwestern University) [slides1] [slides2] [slides3]

Graph Sketching, Streaming, and Space-Efficient Optimization
Sudipto Guha (University of Pennsylvania) and Andrew McGregor (University of Massachusetts Amherst) [slides1] [slides2]

(추가) ICML 2016의 베스트 페이퍼로 3개의 페이퍼가 선정되었습니다. 그 중에 두개가 구글 딥마인드 팀이네요.

• Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning Ziyu Wang Google Inc., Tom Schaul Google Inc., Matteo Hessel Google Deepmind, Hado van Hasselt Google DeepMind, Marc Lanctot Google Deepmind, Nando de Freitas University of Oxford (저자 중 한사람인 Hado van Hasselt가 블로그에 페이어의 핵심 아이디어에 대해 설명하고 있습니다)
• Pixel Recurrent Neural Networks Aaron Van den Oord Google Deepmind, Nal Kalchbrenner Google Deepmind, Koray Kavukcuoglu Google Deepmind
• Ensuring Rapid Mixing and Low Bias for Asynchronous Gibbs Sampling Christopher De Sa Stanford, Chris Re Stanford University, Kunle Olukotun Stanford

(업데이트) techtalks.tv에 ICML의 튜토리얼과 공식 토크(Plenary Talk)의 동영상이 올라왔습니다.