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Gradient Descent

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エネルギーベースの自己適応学習率（An Energy-Based Self-Adaptive Learning Rate for Stochastic Gradient Descent: Enhancing Unconstrained Optimization with VAV method）

田中専務拓海先生、最近部下から『新しい学習率の論文』がいいと言われまして、正直どこが革新的なのか分からないのです。経営判断として投資に値するのか、ご説明いただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文はVAV（Vector Auxiliary Variable）という仕

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神経形態アーキテクチャは本質的にプライバシー保護か？（Are Neuromorphic Architectures Inherently Privacy-preserving?）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、我が社の若手が“スパイキングニューラルネットワークはデータを洩らしにくいらしい”と言ってきまして。本当なら導入メリットが大きいんです。これって要するに投資対効果が高い技術ということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を

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深層学習における順列冗長性と目的関数の不確実性（Permutative redundancy and uncertainty of the objective in deep learning）

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『この論文を読め』と渡されたのですが、堅苦しくて要点が掴めません。要するに経営判断にどう影響する内容でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に読み解けば必ず分かりますよ。端的に言えば、本論文は『深層学習

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FRUGAL：大規模学習のための状態オーバーヘッド削減によるメモリ効率化最適化（FRUGAL: MEMORY-EFFICIENT OPTIMIZATION BY REDUCING STATE OVERHEAD FOR SCALABLE TRAINING）

田中専務拓海先生、うちの若手が『FRUGALって論文がいいっすよ』って言うんですが、正直名前だけで。要はうちがやるべきことは何か、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、一緒に整理しますよ。FRUGALは要するに先端モデルの学習で「メモリを賢く使う仕組

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異種混合交通状態を測る深層学習フレームワーク（DEEGITS: Deep Learning based Framework for Measuring Heterogeneous Traffic State in Challenging Traffic Scenarios）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から現場にAIを入れろと言われまして、映像から車や歩行者を数える話が出ていますが、正直ピンと来ないのです。これ、本当に投資対効果が取れるのか、現場で動く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、焦らなくていい

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ガウシアン・マルチインデックスモデルの勾配流による学習（Learning Gaussian Multi-Index Models with Gradient Flow）

田中専務拓海先生、最近若手が『勾配流でマルチインデックスを学べる』と言っているんですが、正直何が画期的なのか分かりません。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！要点は三つです。まずこの研究は『高次元データ上で隠れた方向（インデックス）を見つける難

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分散SGDAの安定性と汎化（Stability and Generalization for Distributed SGDA）

田中専務拓海さん、お忙しいところすみません。最近、分散学習とかSGDAって言葉を部下から聞くのですが、我が社で本当に役立つのか見当がつきません。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！まず結論を3点だけお伝えしますよ。1）分散SGDAは複数端末で最適化を協働

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シャッフルするべきか否か：DP-SGDの監査（To Shuffle or not to Shuffle: Auditing DP-SGD with Shuffling）

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「このモデルは差分プライバシーで守られてます」と言って安心しているのですが、本当に信じていい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！結論から言うと、訓練時の細かい運用（特にシャッフルの扱い）によって、理論上の保証と実際の漏洩に差が出る

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構造化予測のための微分可能代理損失の学習（Learning Differentiable Surrogate Losses for Structured Prediction）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「構造化予測の新しい論文」を読めと言われたのですが、そもそも構造化予測という言葉の意味から不安です。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！構造化予測（Structured Prediction, SP

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高次元における signSGD の厳密リスク曲線 — Exact Risk Curves of signSGD in High-Dimensions: Quantifying Preconditioning and Noise-Compression Effects

田中専務拓海先生、最近部下から「signSGDって良いらしい」と聞いたのですが、正直何が良いのかわかりません。要するに何が違うのですか。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。結論から言うと、signSGDは「勾配の符号だけを使う」ことで挙動が変わり、学習の実

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