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Continual Learning

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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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多タスク予測リハーサルによる生体義肢挙動モデリングの継続学習（Continual Learning from Simulated Interactions via Multitask Prospective Rehearsal for Bionic Limb Behavior Modeling）

田中専務拓海さん、最近届いた論文について聞きたいのですが。題名を見ると義肢の話で、ウチの製造業とは遠い話に見えます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに対象は義肢ですが、肝は『継続学習（Continual Learning）』と『予測して直す仕組み』ですから、製造現場のロボット

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大規模生成言語モデルにおける継続的プルーニング（COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models）

田中専務拓海さん、最近部下から「モデルを軽くして現場で動かせるようにすべきだ」と言われて困っています。今回の論文はその悩みに答えてくれるものですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！COPALはまさに「既存の巨大言語モデルを再学習せずに、継続的に不要な重みを取り除いていく」手法です

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