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学習される線形再帰オートエンコーダによる動力学学習

(Linearly-Recurrent Autoencoder Networks for Learning Dynamics)

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田中専務

拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「動的な現象をAIで予測できる」と言われまして、正直よく分からないのです。何を学べば良いのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は、複雑な時間変化を少ない特徴で表現して、時間発展を線形に扱えるようにする方法です。要点を三つで説明できますよ。

田中専務

三つというと?専門用語が多いと混乱するので、投資対効果の観点で教えていただけますか。現場に導入できるかが一番の関心事です。

AIメンター拓海

いい質問です。まず一つ目は、データから効率的に

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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