線形回帰におけるノイズ付きSGDでのデータ削除（Data Deletion for Linear Regression with Noisy SGD）
田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。部下から『データ削除で学習を軽くできる』と聞きまして、でも現場が混乱しないか心配で。要は不要なデータを抜く話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って整理しますよ。結論を先に言うと、この論文は『削除しても学習結果
Gradient Descent
1216行列因子分解と線形ニューラルネットワークに対するネステロフ加速の証明可能な高速化（Provable Acceleration of Nesterov’s Accelerated Gradient for Rectangular Matrix Factorization and Linear Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近薦められた論文のタイトルを見たのですが、難しそうで尻込みしています。要点だけでも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！まず結論だけ簡潔に言うと、古典的な勾配法と比べてネステロフの加速（Nesterov’s accelerated gradie
Non-convergence to global minimizers in data driven supervised deep learning: Adam and stochastic gradient descent optimization provably fail to converge to global minimizers in the training of deep neural networks with ReLU activation（データ駆動型教師あり深層学習におけるグローバル最小化子への非収束：ReLU活性化を持つ深層ニューラルネットワークの訓練においてAdamおよび確率的勾配降下法がグローバル最小化子へ収束しないことの証明）
田中専務拓海先生、最近部下から「SGDやAdamで学習すれば良くなる」と言われるんですが、本当に現場で安心して使っていい技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今日はその疑問に答える論文をわかりやすく解説しますよ。結論を先に言うと、SGD（Stochastic Gra
サイドスキャンソナーの物体検出を堅牢化する敵対的再訓練フレームワーク（ROSAR: An Adversarial Re-Training Framework for Robust Side-Scan Sonar Object Detection）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「ソナーにAIを入れろ」と言い出して困っております。そもそも海の中の画像ってカメラじゃなくてソナーなんですよね。論文でいうと何ができるんですか？要するに導入すべきかどうか迷っているのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しま
ループ型Transformerによる効率的なインコンテキスト学習（Bypassing the Exponential Dependency: Looped Transformers Efficiently Learn In-context by Multi-step Gradient Descent）
田中専務拓海先生、最近役員から論文の話を振られてしまいまして、”ループ型のTransformer”という話が出たのですが、正直言ってよくわからないのです。要するにウチみたいな現場で役に立ちますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、噛み砕いてご説明しますよ。まずは結論だけ端的
Grassmann学習とDonaldsonのアルゴリズムによるCalabi–Yau計量（Calabi–Yau metrics through Grassmannian learning and Donaldson’s algorithm）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から難しい論文の話を持ってこられて困っております。私、数学の専門は全くでして、要点を短く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、短く結論を先に述べますよ。今回の論文は、難しい幾何学的対象であるCalabi–Y
ランダムアクセスチャネル上のフェデレーテッドラーニングにおける勾配の鮮度（Age-of-Gradient Updates for Federated Learning over Random Access Channels）
田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「無線センサで分散学習を」と言われまして、論文を渡されたのですが正直ちんぷんかんぷんでして、要点だけざっくり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、一緒に整理しましょう。要点は三つで説明しますよ：問題
行列ランクの観点からの協調フィルタリング最適化の理解とスケーリング（Understanding and Scaling Collaborative Filtering Optimization from the Perspective of Matrix Rank）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。部下からレコメンドの改善が急務だと言われて困っているのですが、協調フィルタリングという技術が良いと聞きました。うちのような古い製造業でも効果ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！協調フィルタリングはユーザーとアイテムの相互作用を
iFuzzyTL：解釈可能なファジー転移学習によるSSVEP BCIシステム（iFuzzyTL: Interpretable Fuzzy Transfer Learning for SSVEP BCI System）
田中専務拓海さん、最近話題のSSVEPっていう脳波を使うシステムについて部下から勧められているんですが、どこから手を付ければいいか見当が付きません。まず要点だけ教えてくださいませんか。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、この分野で注目される新しい手法は「最小限の個人ご
ダミークラスによる敵対的訓練の新パラダイム（NEW PARADIGM OF ADVERSARIAL TRAINING: BREAKING INHERENT TRADE-OFF BETWEEN ACCURACY AND ROBUSTNESS VIA DUMMY CLASSES）
田中専務拓海先生、最近『ダミークラス』という手法が注目されていると聞きました。うちの現場でも「敵対的サンプル」って言葉が出てきて、何を心配すればいいのか分かりません。まず要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、本論文は「性能（正解率）と頑健性（悪意ある