PLACEHOLDER
グラフカットとブースト決定木を用いた教師ありハッシング(Supervised Hashing Using Graph Cuts and Boosted Decision Trees)
関連する記事
- 論文研究
対称的フロー・マッチング:スコアベース生成モデルによる画像生成・セグメンテーション・分類の統合(Symmetrical Flow Matching: Unified Image Generation, Segmentation, and Classification with Score-Based Generative Models)
田中専務拓海先生、最近また難しそうな論文が目に付きましてね。題名に "Symmetrical Flow Matching" とありますが、うちみたいな現場でも役に立ちますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、田中専務。要点を先に3つでまとめると、(1) 画像生成と意味
- 論文研究
ノイズのあるラベル下におけるグラフニューラルネットワーク総合ベンチマーク(NoisyGL: A Comprehensive Benchmark for Graph Neural Networks under Label Noise)
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から"現場ラベルにノイズがあるとGNNはダメになる"と言われまして、現場導入の判断に困っております。要するにウチみたいな怪しいラベルのデータでも使える手法がある、という理解で良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を
- 論文研究
インメモリ学習:大規模言語モデルのための宣言型学習フレームワーク(In-Memory Learning: A Declarative Learning Framework for Large Language Models)
田中専務拓海先生、最近の論文で「In‑Memory Learning」という言葉を見かけまして、現場導入の視点でざっくり理解したいのですが、何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。結論から言うと、In‑Memory Learning(IML、イン
- 論文研究
Table-r1:小型言語モデルにおけるプログラムベースの表推論のための自己教師あり学習と強化学習 (Table-r1: Self-supervised and Reinforcement Learning for Program-based Table Reasoning in Small Language Models)
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、表データをAIで扱う話が増えていると聞きまして、うちの現場でも活用できないかと考えています。小さな言語モデルでも使える方法があると聞きましたが、本当に現場で役立ちますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に見ていけばできま
- 論文研究
実世界応用のための特徴ベースのリー群トランスフォーマー(Feature-Based Lie Group Transformer for Real-World Applications)
田中専務拓海先生、最近部下からリー群だのトランスフォーマーだの聞かされており、正直ついていけません。今回の論文はうちの工場の何に役立つんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順序立てて説明しますよ。結論から言うと、この論文はカメラ映像の中から物体を自動で見つけ、変化の種
- 論文研究
オープンボキャブラリ脳波(EEG)からテキストへの深層表現学習(Deep Representation Learning for Open Vocabulary Electroencephalography-to-Text Decoding)
田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「AIで何かできないか」と言われて困っています。先日、部下が脳波(EEG)を使った研究の話を持ってきて、正直よく分からないのですが、これって実用になり得る技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務。まず端的に言うと、最
