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線形動的システムのスムーズ性制約下での共同学習（Joint Learning of Linear Dynamical Systems under Smoothness Constraints）

田中専務

拓海先生、最近部下から「複数の系をまとめて学習すると効率が良い」と聞いたのですが、何をどうすればそんなに良くなるのか見当がつきません。要するに現場で使える話でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すればわかりますよ。今回の論文は、複数の線形時系列モデルを同時に学習して、お互いのデータをうまく活用することで精度を上げる方法を示しているんです。

田中専務

線形時系列モデルというのは、うちの生産ラインで言えば各ラインの稼働状態が時間で変わる様子をモデル化するようなものでしょうか。それを複数まとめると何が良くなるのですか。

AIメンター拓海

その通りです。具体的にはLinear Dynamical Systems (LDS)（LDS、線形動的システム）を各ノードに置いたネットワークを想定します。要点を3つでまとめると、1) 近いノード同士は似たシステム特性を持つと仮定、2) その類似性を

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