LLM

3291
  • 論文研究

ニューラルネットワークを用いた近似かつ可保証なHamilton–Jacobi–Bellman偏微分方程式解の計算(Using Neural Networks to Compute Approximate and Guaranteed Feasible Hamilton-Jacobi-Bellman PDE Solutions)

田中専務拓海先生、最近部下が『HJBってすごいらしいです』と言い出しまして、正直腰が引けております。これって現場に何か使える話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!HJBは最適制御の理論でよく出る名前ですが、要するに『安全で最短に近い動かし方を数理的に決める方法』ですよ

  • 論文研究

多期間有限時点確率制御へのEMアルゴリズムの拡張(EM Algorithm and Stochastic Control in Economics)

田中専務拓海先生、最近部下から『EM-Cって論文を読め』と言われましてね。EMは聞いたことありますが、コントロールまで拡張するとは。要するに会社の意思決定に使えるという話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!EMとは本来「Expectation-Maximization(期待値

  • 論文研究

ポリシー勾配とQ学習の結合(COMBINING POLICY GRADIENT AND Q-LEARNING)

田中専務拓海さん、最近部下から「強化学習で現場改善できる」と言われて困っております。そもそもポリシー勾配とかQ学習とか聞くだけで頭が混ざってしまいますが、今回の論文は何を変えたのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この論文は「ポリシ

  • 論文研究

一日で学ぶ高速深層強化学習の最適化手法(LEARNING TO PLAY IN A DAY: FASTER DEEP REINFORCEMENT LEARNING BY OPTIMALITY TIGHTENING)

田中専務拓海先生、最近部下が「強化学習を使えば現場の自動化が進む」と騒いでおりまして、でも学習に時間がかかると聞いています。この論文はその課題にどう対処しているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、深層Q学習(deep Q-learning)を速く実用的にするため

  • 論文研究

「containment(包含)」の発見:乳児から機械へ (Discovering ‘containment’: from infants to machines)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。若手から『乳児の学習をまねたAI研究』の話を聞きまして、うちの現場でも役に立つのか知りたくて来ました。要するに、赤ちゃんが自然に学ぶことを機械に応用するということで合っていますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!はい、その通りです。今回の

  • 論文研究

低ベルマンランクを持つ文脈的意思決定過程はPAC学習可能である(Contextual Decision Processes with Low Bellman Rank are PAC-Learnable)

田中専務拓海先生、最近、現場から「リッチな観測データを使う強化学習が有効」と聞きまして、しかしうちの現場はセンサーの情報が多いだけで学習が進むのか不安です。投資対効果が見えないと決済できませんが、要するに何が新しいのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、この論文は

  • 論文研究

ディープニューラルネットワークによるリアルタイム最適制御(Real-time optimal control via Deep Neural Networks: study on landing problems)

田中専務拓海さん、この論文って要するにどんな成果なんですか。現場にかけるコストに見合うのかと、まずそこが気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点は三つです。第一に高性能なモデルを事前に学習しておけば、搭載機器で即時に最適な制御を出力できること。第二に学習済みモデ

  • 論文研究

ポピュラーな状態空間時系列モデルのためのガウス過程カーネル(Gaussian Process Kernels for Popular State-Space Time Series Models)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「時系列分析をガウス過程(Gaussian Process)でやると良い」と言うのですが、正直ピンと来ないんです。これは現場でどう効くんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先にお伝えすると、この論文は

  • 論文研究

ℓ1正則化を組み込んだ勾配型時系列差分学習(Regularized Gradient Temporal-Difference Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から『この論文を読め』って言われたんですけど、正直言ってタイトルからして難しそうで……要するに何ができるようになるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この論文は『強化学習の中で安定して学べる手法に、不

  • 論文研究

線形関数近似による強化学習予測のための交差エントロピー確率近似アルゴリズム(A Cross Entropy based Stochastic Approximation Algorithm for Reinforcement Learning with Linear Function Approximation)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「この論文が面白い」と聞いたのですが、率直に言って何が経営に関係あるのかが分かりません。要点を簡潔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、一緒に整理しましょう。端的に言えば、この論文は「より安定で計算効率