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
Deep Learning
3553ニューロモルフィックコンピューティングとハードウェアにおけるニューラルネットワークの調査（A Survey of Neuromorphic Computing and Neural Networks in Hardware）
田中専務拓海先生、最近部下から“ニューロモルフィック”って言葉が出てきて、導入すると何が変わるのか即答できず困っています。投資対効果の観点で端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ニューロモルフィックコンピューティング（Neuromorphic computing、
AtariゲームとIntelプロセッサ（Atari games and Intel processors）
田中専務拓海先生、最近部下から「CPUでも十分学べる」って話を聞きまして。GPUに大金かけずとも結果が出るなら助かるのですが、本当ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと可能性があるんですよ。今回の研究は「CPUでの深層強化学習」を現実的にするための工夫を示し
グラフ埋め込み手法、応用、性能の調査 — Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A Survey
田中専務拓海先生、最近、現場の若手から「グラフ埋め込みが重要だ」と聞きまして、正直、頭が追いついていません。うちの工場や取引先の関係性に使えるなら知っておきたいのですが、要点を簡単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、一緒に整理していきましょう。簡単に言
SLDR-DL：SLD解決と深層学習のための枠組み（SLDR-DL: A Framework for SLD-Resolution with Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から論理的な推論を自動化する研究で良さそうな話があると聞いたのですが、どんなものか簡単に教えていただけますか。私は理屈は苦手でして、投資に値するかだけははっきりさせたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすくお伝えしますよ。要点は三つ
大規模人物再識別のための部位ベース深層ハッシュ化（Part-based Deep Hashing for Large-scale Person Re-identification）
田中専務拓海先生、最近部下から"大規模な人物再識別"って話が出てきて、現場からもAI導入の圧が強いんですけど、正直何から聞けばいいのか分かりません。要するに、監視カメラ映像の中から特定の人を素早く見つけるってことでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その理解で概ね合っていま
ニューラルアルゴリズムの指数的スケーリングの可能性（Exponential scaling of neural algorithms – a future beyond Moore’s Law?）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「脳をまねた計算で次の成長が来る」と言われているのですが、正直よく分かりません。要するにうちの工場に役立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論だけ先に言うと、脳に着想を得たニューラルアルゴ
ジェットにどれだけの情報があるか？（How Much Information is in a Jet?）
田中専務拓海先生、最近部下から「機械学習でジェットの識別が飛躍的に良くなった」と言われまして。正直、現場は混乱しています。これって本当に実用に耐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、まずは何を学んでいるかを順序立てて見れば、導入の可否が判断できるんですよ
スペクトルエルゴディシティが解き明かす深層学習の振る舞い（Spectral Ergodicity in Deep Learning Architectures via Surrogate Random Matrices）
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「スペクトルエルゴディシティが重要だ」と聞いて困惑しています。これって要するに経営判断にどう関係する話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、Spectral ergodicity（SE、スペクトルエル
HPatches：手作りと学習済み局所記述子のベンチマーク（HPatches: A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、うちの現場で画像解析の話が出てきまして、部下から「新しいベンチマークが重要だ」と言われましても、正直ピンと来ないのです。要するに、そんな論文がうちの投資にどう関係するんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務。結論から