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Continual Learning

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メモリスタを用いたニューラルネットワークの性能向上を目指すレイヤーアンサンブル平均化（Layer Ensemble Averaging for Improving Memristor-Based Artificial Neural Network Performance）

田中専務拓海さん、最近部下が「メモリスタが～」とか言い出して困っているんです。うちの設備投資に本当に関係ありますかね。性能が上がるというけれど、何が変わるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この研究はメモリスタを使った「ハード

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拡散シュレーディンガー・ブリッジを用いた高速アンサンブル化（FAST ENSEMBLING WITH DIFFUSION SCHRÖDINGER BRIDGE）

田中専務拓海先生、最近部下から「アンサンブルがいい」と聞くのですが、うちのような中小ではモデルを何個も動かす余裕がありません。これって要するに、少ない計算資源でアンサンブルの効果を出せる方法があるという話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。最近の研究は、複数

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汎化ゼロショット学習のための二重エキスパート蒸留ネットワーク（Dual Expert Distillation Network for Generalized Zero-Shot Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「ゼロショット学習」というのが来期の投資候補に挙がっていて困っています。これって要するに見たことのない製品を分類できるAIという理解で良いのでしょうか。投資対効果が分かりやすければ判断しやすいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず、Zero-

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大規模言語モデルの継続学習：包括的サーベイ (Continual Learning of Large Language Models: A Comprehensive Survey)

田中専務拓海先生、最近社内で「継続学習」の話が出てましてね。大きな言語モデルを最新に保つのが大変だと聞きましたが、何が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！端的に言うと、Large Language Models（LLMs、巨大言語モデル）は一度学習すると静的で、新

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EEG RL-Net：強化学習で最適化されたグラフニューラルネットワークによるEEG運動イメージ分類（EEG RL-Net: Enhancing EEG MI Classification through Reinforcement Learning-Optimised Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「EEGで精度の高い分類が出た論文がある」と聞いたのですが、EEGって何から押さえればよいのでしょうか。うちの現場でも使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にまとめますよ。結論から言うと、この論文はEEG（Electr

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画像–テキストマッチングのための新規協調手法：Deep Boosting Learning（Deep Boosting Learning: A Brand-new Cooperative Approach for Image-Text Matching）

田中専務拓海さん、最近部下から画像とテキストを結びつけるAIを導入すればビジネスに役立つと言われまして。ですが、そもそも何がそんなに難しいのかがよく分かりません。導入すべきか、費用対効果はどうか、教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！画像とテキストを結びつける「imag

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継続学習の関数空間における暗黙・明示正則化（IMEX-Reg: Implicit-Explicit Regularization in the Function Space for Continual Learning）

田中専務拓海さん、最近若手が「継続学習（Continual Learning: CL）がヤバい」と言ってましてね。うちの現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！継続学習は、機械が新しい業務やデータを順に学ぶときに、過去の知識を忘れてしまう「破滅的忘却」を防ぐ研究分

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自己教師付きコントラスト学習による電波データの表現学習 — Self-supervised contrastive learning of radio data

田中専務拓海さん、この論文って何をやった研究なんですか。正直、電波天文学なんて普段聞かない世界でして、経営判断に結びつくかどうか知りたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論から言うと、この研究は"ラベルがない大量データ"から有用な特徴を

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継続学習のための調整抑制と疎性促進（Continual Learning through Adjustment Suppression and Sparsity Promotion）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「継続学習」が重要だと聞いたのですが、肝心の意味がさっぱりでして、会社として何を気にすればいいの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！大丈夫、簡単に整理しますよ。Continual Learning（CL、継続

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継続学習による自律ドローンレースにおける動的照明下での堅牢なゲート検出 (Continual Learning for Robust Gate Detection under Dynamic Lighting in Autonomous Drone Racing)

田中専務拓海先生、最近部下が「継続学習が有望です」と騒いでましてね。ウチの工場で使える技術かどうか見極めたいのですが、そもそも何がどう変わるのか分かりません。要するに投資に見合うのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に要点を3つで整理しますよ。1) 継続

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