hikifune.fm Yohei Kikuta

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

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

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

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

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

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