Gradient Descent

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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、

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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

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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「

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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

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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

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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

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LADDER: Multi-objective Backdoor Attack via Evolutionary Algorithm(LADDER:進化的アルゴリズムによる多目的バックドア攻撃)

田中専務拓海先生、最近部下が「モデルにバックドア攻撃がある」と騒いでおりまして、正直何を心配すべきか分からないのです。要するにウチの製品に悪いことをされるリスクがあるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まず簡潔に言うと、この論文は「モデルの裏口(バックドア)を見つけやすく、

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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

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FRIDAY: 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

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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