Bayesian

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ET-Lassoによる効率的なLassoチューニング(ET-LASSO: A NEW EFFICIENT TUNING OF LASSO-TYPE REGULARIZATION FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から『ET-Lasso』なる手法が良いと聞きましてね。正直、Lassoって聞くだけで頭が痛いんですが、経営判断として知っておくべきことを端的に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!大丈夫、簡潔にいきますよ。要点は三つです。ET-La

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シミュレーション知見を現場で活かす全探索手法(Global Search with Bernoulli Alternation Kernel for Task-oriented Grasping Informed by Simulation)

田中専務拓海先生、最近部下から『シミュレーションで学んだAIを実機に使えるようにする論文がある』と聞いたのですが、うちの現場で役に立つんでしょうか。正直、私はシミュレーションと現実は違うと聞くだけで不安になるんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点を押さえれば経営判断

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Bayesian最適化とLipschitz最適化を組み合わせる手法の要点(Combining Bayesian Optimization and Lipschitz Optimization)

田中専務拓海さん、最近部下から「ベイズ最適化とリプシッツを組み合わせる論文が良いらしい」と聞いたのですが、正直何が良いのか掴めません。要するに弊社の設備調整やパラメータ探索に役立つのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず使いどころが見えてきますよ

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衝撃を受けたHMXの中間スケールにおけるエネルギー局在のモデリング(Modeling meso-scale energy localization in shocked HMX, Part I: machine-learned surrogate model for effect of loading and void size)

田中専務拓海先生、最近部下から『メソスケールのシミュレーションで得た結果を使って設計精度を上げるべきだ』と言われまして、論文を読めと。正直、何をどう検討すれば投資対効果が出るのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立ちますよ。

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Dropoutを構造化された収縮事前分布として(Dropout as a Structured Shrinkage Prior)

田中専務拓海先生、最近部下から「ドロップアウトって使ったほうがいい」と言われるのですが、本当に我が社のような現場でも効果があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に理解すれば導入の判断ができますよ。Dropout (Dropout、ドロップアウト) は過学習

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決定論的変分推論による頑健なベイズニューラルネットワーク(DETERMINISTIC VARIATIONAL INFERENCE FOR ROBUST BAYESIAN NEURAL NETWORKS)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『ベイズを使うと不確実性が取れる』と言われまして、ですが本当に現場で使えるのか見当がつきません。要するに投資対効果があるかどうか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!結論を先に言うと、この論文は変分ベイズ(Vari

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効率的な非パラメトリック・ベイジアンによるホークス過程推定(Efficient Non-parametric Bayesian Hawkes Processes)

田中専務拓海さん、最近部下から「Hawkes processを使えば流行が分かる」と聞いて困っております。正直、理屈が分からず投資に踏み切れません。今回の論文は何が新しくて、我が社の現場にどんな価値があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず見

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交通シミュレータに対する実践的ベイズ最適化(Practical Bayesian Optimization for Transportation Simulators)

田中専務拓海先生、最近部下から『シミュレータのパラメータ調整を自動化できる』って話を聞いたんですが、本当に投資に値する技術なんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論を先に言うと、今回の論文は『複雑で計算コストが高い交通シミュレータのパラメータ最適化を、少ない試行で効率良く行

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多目的最適化で設計するニューラルネットワーク(NSGA-Net: Neural Architecture Search using Multi-Objective Genetic Algorithm)

田中専務拓海さん、最近部下に「自動で最適なAIの設計を探す研究がある」って言われましてね。正直、何がどう良いのか分からなくて困っています。うちの現場に投資する価値があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです。まず「品質」と「計

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常微分方程式の確率的解法を非線形ベイズフィルタとして捉える新視点(Probabilistic Solutions To Ordinary Differential Equations As Non-Linear Bayesian Filtering: A New Perspective)

田中専務拓海さん、最近若手が『ODE(常微分方程式)の確率的ソルバーが有望です』と言うんですが、正直ピンときません。要するにどこが変わるのでしょうか?投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、この研究は『常微分方程