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Gradient Descent

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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

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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

  • Continual Learning
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ZeroGrads: 非微分可能なグラフィックスに対する局所的代替損失の学習（ZeroGrads: Learning Local Surrogates for Non-Differentiable Graphics）

田中専務拓海先生、最近部下が『レンダリングの最適化にZeroGradsを使えば良い』と言ってきまして、何がそんなに凄いのかさっぱりでして。要するにどんな問題に効く技術なのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょうですよ。ZeroGradsは、計算上あるい

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確率的勾配降下法と適応的勾配法の頑健性差の理解（Understanding the robustness difference between stochastic gradient descent and adaptive gradient methods）

田中専務拓海先生、最近部下から「最適化アルゴリズムでモデルの頑健性が変わる」と聞いて困っています。要するに何が違うんでしょうか。うちに導入する価値があるのか、投資対効果の観点で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！大丈夫です、一緒に整理しましょう。端的に言うと、

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高次元の音を捉える：SGDのための常微分方程式（Hitting the High-Dimensional Notes: An ODE for SGD）

田中専務拓海先生、最近部下が『SGDの挙動を高次元で解析した論文があります』と言ってきまして。正直、私にはSGDでもODEでも何が良いのか分からなくて、まずは全体像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、順を追って整理しますよ。要点は三つで、1) 高次元で

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HoSNNs: Adversarially-Robust Homeostatic Spiking Neural Networks with Adaptive Firing Thresholds（適応閾値を持つ恒常性スパイキングニューラルネットワークによる敵対的耐性）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『敵対的攻撃に強いSNN』という論文の話をしていて、何を言っているのかさっぱりでして。要するにうちの製品にも使えるような話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言葉を使わずに説明しますよ。まず結論だけ言うと、この研究は『神

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オン・マニフォールド投影勾配降下法（On-Manifold Projected Gradient Descent）

田中専務拓海先生、この論文というのは要するに何を変えるものなんでしょうか。うちの工場で使えるかどうか、まずは見当をつけたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この研究は「データが本当に存在する範囲（マニフォールド）」に沿って入力を扱う方法を作ったんです。これによ

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拡張線形回帰：曲線下面積による損失最小化のためのカルマンフィルタアプローチ（EXTENDED LINEAR REGRESSION: A KALMAN FILTER APPROACH FOR MINIMIZING LOSS VIA AREA UNDER THE CURVE）

田中専務拓海先生、最近の論文で『カルマンフィルタを使って線形回帰の損失を曲線下面積で最小化する』という話を聞きました。正直、耳慣れない言葉ばかりでして、現場に導入する価値があるのか判断できません。まずは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、一緒に整理

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ショートカット学習とデータ分布変化を疑うな（Don’t blame Dataset Shift! Shortcut Learning due to Gradients and Cross Entropy）

田中専務拓海先生、最近部署から「AIはデータ分布が変わるとダメになる」と聞きまして、部下がこの論文を持ってきたのですが素人の私にはよく分かりません。要点をざっくり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、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「モデ

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