ブール行列を効率的に因数分解するプロキシマル勾配降下法（Efficiently Factorizing Boolean Matrices using Proximal Gradient Descent）
会話で学ぶAI論文ケントくん博士！最近AIについてもっと知りたくて仕方ないんだけど、今日の話題は何？マカセロ博士おお、ケントくん。今日はブール行列の因数分解について話そうと思うのじゃ。「ブール行列を効率的に因数分解するプロキシマル勾配降下法」という論文について、じゃ。ケントくん
Gradient Descent
1206高次元分散勾配降下法と任意数のビザンチン攻撃者への耐性（High Dimensional Distributed Gradient Descent with Arbitrary Number of Byzantine Attackers）
田中専務拓海先生、最近部下から「ビザンチン耐性のある分散学習を導入すべきだ」と言われて困っております。そもそもビザンチン攻撃というのはどういう問題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ビザンチン攻撃とは、参加する計算機や端末の一部が悪意を持って学習を妨害することを指し
アーミジョ線探索を用いた確率的勾配降下法の非凸最適化におけるバッチサイズと必要ステップ数の関係 (Relationship between Batch Size and Number of Steps Needed for Nonconvex Optimization of Stochastic Gradient Descent using Armijo Line Search)
田中専務拓海先生、最近部下からバッチサイズを大きくしろと何度も言われているのですが、正直ピンと来ないのです。これって経営の現場で言うところの投資対効果に似た話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大まかにはその通りです。バッチサイズを上げると一回あたりの計算量は増えますが、学習
関数値学習：経験的リスク最小化におけるポリヤクステップサイズと関数分割に基づく適応学習率（Function Value Learning: Adaptive Learning Rates Based on the Polyak Stepsize and Function Splitting in ERM）
田中専務拓海さん、この論文って現場にどう役立つんですか。部下に説明する時に端的に伝えたいのですが、難しそうで困っています。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。要点は三つだけで、実務的に使える部分に集中して説明しますよ。田中専務ありがとうございます。まず投資対効果
非線形逆問題に対する再帰的運動量加速を備えた深層アンローリングネットワーク（Deep Unrolling Networks with Recurrent Momentum Acceleration for Nonlinear Inverse Problems）
田中専務拓海先生、最近部下が『アンローリング』とか言い出して困っているのですが、正直何が新しいのかさっぱりでして。うちの現場に投資する価値があるのか、その判断を手伝っていただけますか。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見えてきますよ。今日は『Deep U
マルコフ型サンプリング下におけるSGDのオンライン共分散推定（Online covariance estimation for stochastic gradient descent under Markovian sampling）
田中専務拓海先生、最近部下から「SGDの結果で信頼区間を出せるようにしたい」と言われましてね。ですが、現場データは現場の流れで依存が強くて、普通の統計手法が使えるか不安でして…。これって要するに何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、SGDは学習の途
学習率不要の学習：D-AdaptationとProbabilistic Line Searchの解析 (Learning-Rate-Free Learning: Dissecting D-Adaptation and Probabilistic Line Search)
田中専務拓海先生、最近部下から「学習率を気にしなくていい方法がある」と聞いて困っておるのですが、要するに何が変わるのか端的に教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にお伝えしますよ。結論から言うと、学習率を事前に決めなくても安定して学べる仕組みを作る研
偽音声検出における破滅的忘却への対処法の改良（Do You Remember? Overcoming Catastrophic Forgetting for Fake Audio Detection）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から「偽物の音声を見つけるAIを導入すべきだ」と言われているのですが、技術の説明を聞くといつも頭が混乱します。今回の論文はどこ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！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、
非IID・非等方性データからのサンプル効率的線形表現学習（Sample-Efficient Linear Representation Learning from Non-IID Non-Isotropic Data）
田中専務拓海先生、最近部下が『表現学習』って言ってまして、何だか難しそうでして。実務でどう役に立つのか、まずは結論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！要点を先にお伝えします。今回の論文は、ばらつきの大きい現場データでも『少ないタスクごとのデータ量で共有の線形特
生物学に着想を得たアーキテクチャを用いた継続学習性能の改善（IMPROVING PERFORMANCE IN CONTINUAL LEARNING TASKS USING BIO-INSPIRED ARCHITECTURES）
田中専務拓海先生、この論文、継続学習という話でして、当社の設備や現場で使えるものかまず知りたいのですが、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！継続学習（continual learning）とは、データが次々に入ってくる状況でも以前学んだことを忘れずに学び続