Bayesian

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BN-Pool: ベイジアン非パラメトリックによるグラフプーリング(BN-Pool: a Bayesian Nonparametric Approach to Graph Pooling)

田中専務拓海先生、最近部下からグラフニューラルネットワークの話が出まして、プーリングって大事だと。正直、グラフが何かも漠然としておりまして、どこに投資すべきか判断できません。まず要点を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、簡単に整理できますよ。結論から言う

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償却化ベイズ混合モデル(Amortized Bayesian Mixture Models)

田中専務拓海先生、最近部下から「混合モデルをAIで高速に回せます」という話を聞きまして、正直何のことやらです。これって経営判断として本当に投資に値する技術でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、混合モデルという言葉は聞き慣れないだけで、要点はシンプルです。今回の論文は

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少ないデータでより多く学ぶ:サンプル効率的な動力学学習とモデルベース強化学習によるロコマニピュレーション Learning More With Less: Sample Efficient Dynamics Learning and Model-Based RL for Loco-Manipulation

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『モデルベースRLで効率よく学べる』みたいな話を聞きまして、実際に現場で意味があるのか判断できなくて困っております。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を先に3つで示すと、1) 少な

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階層的LoGベイズニューラルネットワークによる大動脈セグメンテーション強化(HIERARCHICAL LOG BAYESIAN NEURAL NETWORK FOR ENHANCED AORTA SEGMENTATION)

田中専務拓海先生、最近部下が「医療画像でAIを使えば大動脈の診断が速くなる」と言っているのですが、論文を渡されて目が点になりました。まず、この論文は要するに何を変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、CTなどの画像から大動脈とその枝を自動で切り出す精度を高

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建物用MPCコントローラの経済コスト最適化のための自動チューニング(Which price to pay? Auto-tuning building MPC controller for optimal economic cost)

田中専務拓海先生、今回の論文は建物の電気料金を下げるようにMPCを自動調整する、という話だと聞きましたが、要するに設備に手を入れずに電気代を安くできるということですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。結論はそうです、設備を大きく替えずとも、モデル予測制

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可変継続学習:ネットワーク適応のためのパラメータ不確実性の活用(Dynamic Continual Learning: Harnessing Parameter Uncertainty for Improved Network Adaptation)

田中専務拓海先生、部下から「継続学習が重要です」と言われて困っています。うちのシステムに新しいデータを入れると昔の性能が落ちるって聞いたのですが、これって本当に避けられない問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!それは「継続学習(Continual Learning)

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ハイブリッドQLSTMアンサンブルによる短期天気予測(QGAPHEnsemble: Combining Hybrid QLSTM Network Ensemble via Adaptive Weighting for Short Term Weather Forecasting)

田中専務拓海さん、お時間ありがとうございます。最近、部下から『AIで天気予測がもっと正確になります』と言われて困っているのですが、正直ピンと来ないんです。今回の論文は何を新しくしたんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、簡単に整理しますよ。要点は三つだけです。ま

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インスタンス固有の高速アルゴリズム設定とグラフニューラルネットワーク(Fast instance-specific algorithm configuration with graph neural network)

田中専務拓海先生、最近若手が "GNN" とか "インスタンス固有の設定" って言ってまして、現場に何が変わるのか要点を教えていただけますか。時間がないので端的にお願いします。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論から言うと、この研究は「同じ解法ソフトでも、入力ごとに最適なパラメー