CATEGORY

Gradient Descent

1211
  • 論文研究

TDMAチャネル上の古い局所更新を用いる非同期フェデレーテッド学習（Asynchronous Federated Learning Using Outdated Local Updates Over TDMA Channel）

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。最近、部署で「フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）をやるべきだ」と言われて困っておりまして、まずは論文の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！まず結論を3点でまとめますよ。1

  • Gradient Descent
  • 論文研究

新規視点合成を用いた画像圧縮（Image Compression Using Novel View Synthesis）

田中専務拓海先生、最近の論文で「新規視点合成を使って画像を圧縮する」というのを見かけました。うちの現場で水中点検の映像をリアルタイムで見たいと言われているのですが、まず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！要点を3つで言うと、1) 事前に学習した3D表現を使

  • Gradient Descent
  • 論文研究

高頻度取引における自動化特徴クラスタリングと放射基底関数ニューラルネットワークによるオンライン株価予測（Online High-Frequency Trading Stock Forecasting with Automated Feature Clustering and Radial Basis Function Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から"高頻度取引（High-Frequency Trading: HFT）で機械学習を使えば儲かる"と聞かされましてね。論文を読めと言われたのですが、用語も多くて頭が痛いです。今回の研究は要するに何を変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

  • Neural Networks
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

最小二乗問題における安定勾配調整RMSProp（Stable gradient-adjusted root mean square propagation on least squares problem）

田中専務拓海先生、最近若手からよく聞くRMSPropって何ですか。うちの現場でも効率化に役立つなら導入を考えたいのですが、そもそも何が違うんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！RMSPropは学習で使う手法で、簡単に言えば勾配の変動を抑えて安定的に学習を進める仕組みですよ

  • Gradient Descent
  • 論文研究

情報変動とエントロピー的一貫性による二重の頑健性（DRIVE: Dual-Robustness via Information Variability and Entropic Consistency in Source-Free Unsupervised Domain Adaptation）

田中専務拓海先生、最近部署から「ラベルのない現場データで既存モデルを使えるようにしろ」と言われて頭が痛いんです。そもそも学習済みモデルをラベル無しの環境に合わせるって、どういう話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要するに、開発時のデータと現場のデータで性質が違うと、

  • Gradient Descent
  • 論文研究

物理世界における知覚不可能な敵対的例（Imperceptible Adversarial Examples in the Physical World）

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「物理世界でもAIはだまされる」と聞きまして、そのまま導入して大丈夫かと不安になっております。要は我々の監視カメラや検査装置が簡単に騙される可能性があるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その懸念は正当で

  • Evaluation
  • , Neural Networks
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

遅延射影による大規模カーネルモデルの高速学習（Fast Training of Large Kernel Models With Delayed Projections）

田中専務拓海先生、最近部下から「カーネル法を復活させて大きなモデルを扱える手法が出ました」と聞きまして、正直何が変わったのかよくわからないのです。要するに現場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、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、この研究は「

  • Gradient Descent
  • 論文研究

複数の非線形特徴を持つ階層的多項式の学習（Learning Hierarchical Polynomials of Multiple Nonlinear Features with Three-Layer Networks）

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。最近、部下から『ニューラルネットで特徴を自動で見つけられる』と言われまして、正直ピンと来ておりません。今回の論文は何を変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、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この論

  • Neural Networks
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

フォワード勾配降下法の収束率改善（Improving the Convergence Rates of Forward Gradient Descent with Repeated Sampling）

田中専務拓海先生、最近社内で「バックプロパゲーションやらないで学習できる方法がある」と聞きまして。現場の部長たちが騒いでいるのですが、正直私には何がメリットなのかピンと来ないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、バックプロパゲーション（逆伝播）を使わず、順方向の情

  • Gradient Descent
  • 論文研究

いつでも加速する勾配降下法（Anytime Acceleration of Gradient Descent）

田中専務拓海さん、最近『停止時刻を知らなくても速くなる』という勾配降下法の論文が話題と聞きましたが、要するに現場での計算時間が読めなくても改善できるということでしょうか。私たちの現場で使える話なのか、簡単に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必

  • Gradient Descent