ベイジアン圧縮による深層学習 — Bayesian Compression for Deep Learning
田中専務拓海先生、最近部下が「ネットワークを小さくして効率化すべきだ」と言いまして。論文でそういう手法があると聞いたのですが、実際に我が社で使えるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。今回の話は“ベイジアン圧縮”という考え方で、モデルの不
Deep Learning
3552正規化相互相関によるテンプレートマッチングの精度向上（Deep Learning Improves Template Matching by Normalized Cross Correlation）
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。部下から“画像合わせにAIを使えば効率化できる”と聞いているのですが、正直どこが変わるのか見当がつかずして困っています。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海田中専務、素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理すれば必ずわか
入力の高速転送による深層学習の改善（Input Fast-Forwarding for Better Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「新しいネットワーク構造で学習が速くなるらしい」と聞いたのですが、正直何がどう良くなるのかピンと来ません。投資対効果がすぐに説明できないと判断できないのですが、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、今日はその「入力の高速
思考の速さと遅さを深層学習と木探索でつなぐ（Thinking Fast and Slow with Deep Learning and Tree Search）
田中専務拓海さん、最近部下に「木探索とニューラルネットを組み合わせれば強くなる」と言われましたが、何がそんなに新しいんでしょうか。正直、木探索って昔の手法じゃないですか。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。端的に言えば、この研究は「考える速さ（直感）と考える遅さ（
適応勾配法の限界的価値 — The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning
田中専務拓海先生、最近「Adaptive gradient methods（適応勾配法）が必ずしもいいとは限らない」という話を聞きまして、現場からも「Adamで早く学習終わらせたい」と言われる一方で、本当に導入すべきか迷っています。要するに何が問題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らし
通信システムの検出アルゴリズムに深層学習を用いる (Detection Algorithms for Communication Systems Using Deep Learning)
田中専務拓海先生、最近部下が「実験データで学習させる検出法が良い」って騒いでまして。要するに何が変わるんでしょうか、現場の投資対効果の観点で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論だけ先に言うと、物理的な通信経路（チャネル）を完全にモデル化
顔表情の「価値」と「活力」を同時推定する手法（Facial Affect Estimation in the Wild Using Deep Residual and Convolutional Networks）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『動画から感情の強さと方向性を同時に推定する研究がある』と聞きまして、導入効果を知りたいのですが、これって実務的に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！大丈夫です、これは単なる学術発表ではなく、実際の映像
TernGrad：分散深層学習における通信を削減する三値勾配（TernGrad: Ternary Gradients to Reduce Communication in Distributed Deep Learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から"TernGrad"という論文を勧められまして、分散学習の通信コストが下がるらしいと聞きましたが、正直ピンと来ません。要するに何がどう変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に整理できますよ。要点は3つで
臨床ノートの表現学習が変える医療予測（Learning Patient Representations from Clinical Notes）
田中専務拓海先生、最近部下から『臨床ノートを機械で読めるようにすれば診断や入院リスクの予測が良くなる』と聞いたのですが、要するに手書きカルテみたいな文章をコンピュータが要約してくれるという理解でよろしいですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！概ねその通りです。臨床ノートはElec
深層学習アルゴリズムのランドスケープ（The Landscape of Deep Learning Algorithms）
田中専務拓海先生、最近部下から『モデルの学習が不安定だからデータを増やしましょう』とか『重みを抑える正則化が重要だ』とか言われまして、正直ピンと来ないんです。要するに、何をどう気をつければ現場で失敗しにくくなるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中さん、その不安は現場