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Gradient Descent

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Zero-Order Quantized Optimization（ZOQO: Zero-Order Quantized Optimization）

田中専務拓海さん、最近部下から「量子化されたモデルでも学習できる手法がある」と聞きまして、計算資源が限られた現場でも使えると聞きました。要するに今のサーバを換えずにAIを運用できると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！結論から言うと、その通りの可能性が高いです。

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ミニバッチのバッチサイズ増加はSGDMの収束性を改善する — Increasing Batch Size Improves Convergence of Stochastic Gradient Descent with Momentum

田中専務拓海さん、お忙しいところすみません。部下から「バッチサイズを変えると学習が早くなる」と聞いたのですが、正直ピンと来ておりません。これって要するに投資を増やしてサーバーを強化すれば解決する話なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください、全員がクラウド増強

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非平滑非凸問題のための近似勾配降下スキームを用いたコンセンサスベース最適化手法（A consensus-based optimization method for nonsmooth nonconvex programs with approximated gradient descent scheme）

田中専務拓海先生、最近部下が『この新しい最適化手法がいい』と言うのですが、正直どこがどう良いのか分からなくて困っております。要するに我が社の投資に値しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔に要点を三つで説明しますよ。第一は『評価値だけで動く』点、第二は『非滑らかな関

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伝統的医薬植物の葉の識別：有効な深層学習モデルと自己収集データセット（Identification of Traditional Medicinal Plant Leaves Using an effective Deep Learning model and Self-Curated Dataset）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、現場から『薬草の選定にAIを使えないか』と相談されまして、論文をひとつ見つけたのですが、専門的で読み切れません。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！大丈夫、一緒に読み解けば必ずわかりますよ。まず結論を先に示

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低ランクテンソルによる有限ホライゾンMDPの解法（Solving Finite-Horizon MDPs via Low-Rank Tensors）

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「有限ホライゾンの強化学習でテンソルを使うと効率的だ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要するに我が社の現場で使える投資対効果がある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、田中専務。一緒に整

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ニュートラル・タンジェント・カーネル（NTK）アプローチの問題点（Issues with Neural Tangent Kernel Approach to Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近部下が「NTK（ニューラル・タンジェント・カーネル）が〜」と騒いでおりまして、正直何をどう判断すれば良いのか分かりません。要するに論文は実務で使える指針になっていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ゆっくり整理しましょう。結論を先に言うと、この論

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勾配ベースの多目的ディープラーニング（Gradient-Based Multi-Objective Deep Learning）

田中専務拓海先生、最近社内で「マルチタスク学習」とか「多目的最適化（MOO）」って話が出るんですけど、現場にどう響くのかよく分かりません。要するに投資に見合うのか知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。簡単に言えば、勾配ベースの多目的ディープラーニングは、

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セルラーVR向けの個別化フェデレーテッドラーニング：オンライン学習と動的キャッシング（Personalized Federated Learning for Cellular VR: Online Learning and Dynamic Caching）

田中専務拓海さん、最近うちの現場でVRを使おうという話が出ているんですが、無線で高品質な映像を遅延なく届けるのが難しいと聞きました。そもそも何が一番のネックなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！VR（仮想現実）は映像の切り替わりが多く、特にユーザーが見ている方向、いわゆ

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