モメンタム法の性能解析―周波数領域の視点（ON THE PERFORMANCE ANALYSIS OF MOMENTUM METHOD: A FREQUENCY DOMAIN PERSPECTIVE）
田中専務拓海先生、最近部下から「モメンタムを変えれば学習が早くなる」みたいな話を聞きまして、正直ピンと来ないのです。要するに何が変わるのか、経営判断として知りたいのですが、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、一緒に整理すれば必ずわかるんです。要点は
Gradient Descent
1210FRIDAY: Real-time Learning DNN-based Stable LQR controller for Nonlinear Systems under Uncertain Disturbances（FRIDAY：不確かな外乱下での非線形系に対するリアルタイム学習DNNベース安定LQR制御）
田中専務拓海先生、最近“リアルタイムで学習しながら制御する”って研究が出たと聞きましたが、うちの工場でも使えるものなのでしょうか。正直、理屈よりも導入した際の投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まず要点を三つに分
変数重要度の信頼性とスケーラビリティの推定（Reliable and Scalable Variable Importance Estimation via Warm-Start and Early Stopping）
田中専務拓海さん、お時間いただきありがとうございます。部下に『重要な変数を見極めろ』と言われて困っておりまして、論文の要旨を教えていただけませんか。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。要点は三つです。大量の変数があるときに、『誰が効いているか』を速く、し
ハイパーボリックネットワークに対する敵対的攻撃（Adversarial Attacks on Hyperbolic Networks）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「ハイパーボリック空間を使ったニューラルネットワークが良い」と言い出したのですが、正直ピンと来なくて。しかも「敵対的攻撃」に弱いとか聞いて混乱しています。要するにうちの製品に何か関係あるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に
多目的深層学習の分類と網羅的調査（Multi-objective Deep Learning: Taxonomy and Survey of the State of the Art）
田中専務拓海先生、最近『多目的深層学習』という言葉を聞くのですが、私のような現場寄りの経営者にはピンと来ません。要するに何が変わるのか端的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、簡単にまとめると三点です。第一に、従来のAIは一つの目標だけを追うが、多目的深
深層モデルの微調整に特化した最適化器 PROFIT（PROFIT: A Specialized Optimizer for Deep Fine Tuning）
田中専務拓海先生、最近部下から「モデルを微調整すれば業務に使える」と言われまして、でも何をどう変えると効果が出るのかピンと来ないのです。要するに、既に出来上がったAIをちょっと手直しして賢くする話ですよね？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。今回の論文は
共形（コンフォーマル）シンプレクティック最適化による安定した強化学習の実現（Conformal Symplectic Optimization for Stable Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、強化学習という話を部下から聞きまして、実務で使えるかどうか判断に困っています。そもそも最近の論文で「安定化」っていうキーワードが多いですが、これは要するに何が変わ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！強化学習（Reinforcement Lea
一般的に滑らかな非凸フェデレーテッド最適化のための局所ステップとランダムリシャッフルを用いる手法（Methods with Local Steps and Random Reshuffling for Generally Smooth Non-Convex Federated Optimization）
田中専務拓海先生、最近部下からフェデレーテッドラーニングという話が出てきまして、現場に導入するか迷っております。今回の論文は何を変える話なのか、まず端的に教えてくださいませ。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は『現実のデータ特性をより正確に想定した上で、通信を
制御変量無しの分散学習のための通信圧縮 (Communication Compression for Distributed Learning without Control Variates)
田中専務拓海先生、最近うちの若手がフェデレーテッドラーニングとか通信の話を持ってきて困ってます。要するにネットワークの通信量が問題だと。今回の論文はその点で何が新しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文の肝は、クライアントからサーバへ送る更新（通信）を大幅に圧
ロバストで最適なテンソル推定 via Robust Gradient Descent（ROBUST AND OPTIMAL TENSOR ESTIMATION VIA ROBUST GRADIENT DESCENT）
田中専務拓海先生、最近若手から『重い裾のデータには普通の推定だとダメです』って言われましてね。実務で言うと現場の測定誤差や突発的な故障データが問題になる、と。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その問題に直接応えるのが今回の論文です。結論を3点で言うと、まず外れ値や重い裾を抑えるため