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Gradient Descent

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高速な多目的最適化のための周期的確率的マルチ勾配降下法（PSMGD: Periodic Stochastic Multi-Gradient Descent for Fast Multi-Objective Optimization）

田中専務拓海先生、最近若手から「マルチオブジェクティブ最適化だ」と言われて困っています。これってうちの工場で使える話でしょうか。投資対効果をすぐに知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、落ち着いてポイントを3つ押さえれば判断できますよ。端的に言うと、この論文は複

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古典的PGDの再考と潜在力解放：微視的敵対的攻撃のための二重戦略（PGD-Imp: Rethinking and Unleashing Potential of Classic PGD with Dual Strategies for Imperceptible Adversarial Attacks）

田中専務拓海先生、お話を伺いたい論文があると部下が言うのですが、何をどう学べば現場導入の判断ができますか。私はAIの専門家ではありません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に要点を整理しましょう。今回はPGDという古典的な攻撃手法を、より目立たない形で効率的に動かす研究

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ディープニューラルネットワークにおける明示的および暗黙的なGraduated Optimization（Explicit and Implicit Graduated Optimization in Deep Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近の論文で「graduated optimization」って言葉を見かけましてね。うちの現場に関係あるものなのか、正直ピンと来ないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中さん。graduated optimizationとは「粗い地図から始めて徐

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複数積分によるAdamの汎化性能強化手法（A Method for Enhancing Generalization of Adam by Multiple Integrations）

田中専務拓海先生、最近部下から「Adamの改良論文」を見せられたのですが、正直途中で置いてきぼりです。要点だけ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、要点は3つだけです。1) 最適化手法Adamの汎化（generalization）を改善する、2) 積分のフ

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SWAN：正規化とホワイトニングを用いたSGDはステートレスなLLM訓練を可能にする（SWAN: SGD with Normalization and Whitening Enables Stateless LLM Training）

田中専務拓海先生、最近話題の論文の話を聞きましたが、正直何を読めばいいか分かりません。短く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！今回の論文は、学習の仕組みを軽くすることで大きな効率化を実現するアイデアです。結論を先に言うと、SGD（Stochastic Gr

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QPベースの制約付き最適化による信頼性の高いPINN学習（QP Based Constrained Optimization for Reliable PINN Training）

田中専務拓海先生、最近部下から「Physics-Informed Neural Networks、PINNsというのが良い」と聞かされて困っております。うちの現場で使える技術かどうか、一言で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！簡単に言うと、PINNsは物理法則を

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段階的SAMによるヘッドとテールクラスの漸進的バランス調整（SSE-SAM: Balancing Head and Tail Classes Gradually through Stage-Wise SAM）

田中専務拓海先生、最近部下から「長尾分布（ロングテール）が問題です」と聞かれまして、何だか現場で困っているようなのですが、要するにどういう話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！長尾分布（long-tailed distribution）とは、商品やクラスの多くがサンプル数

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モデルがトークナイズ方法を決める：MxDNAによる適応型DNA配列トークナイゼーション（Model Decides How to Tokenize: Adaptive DNA Sequence Tokenization with MxDNA）

田中専務拓海先生、お時間をいただき恐縮です。最近若手から「ゲノム解析にAIを使おう」と言われまして。正直、DNAの解析で何がそんなに変わるのか、うちの工場の現場で使えるのかがピンと来ません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、大丈夫です。一緒に整理しましょう。要点を3つでお

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Foxtsage vs. Adam：最適化における革命か進化か（Foxtsage vs. Adam: Revolution or Evolution in Optimization?）

田中専務拓海さん、最近部下が『新しい最適化アルゴリズムで精度が上がりました』と騒いでましてね。Foxtsageって聞いたことありますか。単なる流行り物なら導入しなくてもいいんですが、投資対効果で判断したいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Foxtsageは流行り物で

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ニューラルネットワークの不確実性定量のための凝縮Stein変分勾配降下法（Condensed Stein Variational Gradient Descent for Uncertainty Quantification of Neural Networks）

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「不確実性の定量化をしたい」と言われまして、論文だとSteinなんとかという手法が出てきたのですが、正直よく分かりません。要点だけ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、田中専務！大丈夫、一緒に整理しましょ

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