多様な方策の復元：点毎相互情報で重み付けした模倣学習（Diverse Policies Recovering via Pointwise Mutual Information Weighted Imitation Learning）

田中専務

拓海先生、最近部下から「多様なポリシーを学習する論文が注目されています」と言われまして、正直ピンと来ないんです。弊社の現場で何が変わるのか、ざっくり教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！多様な方策を復元する研究は、要するに一つの正解だけでなく現場で見られる複数の“やり方”をAIに学ばせるための技術ですよ。大丈夫、一緒に要点を3つに分けて説明できますよ。

田中専務

まずは実務的なところを教えてください。現場の複数の熟練者がそれぞれ違うやり方で同じ製品を組み立てている場合、AIはどう使えるのですか。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。具体的には、熟練者Aの流れるような手順と熟練者Bの堅実な手順を両方学べると、現場の状況に合わせてAIが

• 論文研究

Sparse-View CTにおけるPlug&Play Diffusion法の事後サンプリング能力の評価（Evaluating the Posterior Sampling Ability of Plug&Play Diffusion Methods i... 前の記事 Hydra-LSTM：多流域に対応する河川流量予測アーキテクチャ（Hydra-LSTM: A multi-catchment architecture for river discharge prediction） 次の記事

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