Monte Carlo

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脳波の形状を学ぶα安定畳み込みスパースコーディング(Learning the Morphology of Brain Signals Using Alpha-Stable Convolutional Sparse Coding)

田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。部下に急かされてAI導入の話が出ておりまして、論文の話を聞いて安心したいのですが、そもそもこれはうちのような現場で役に立つ技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、田中専務。端的に言えば、この研究は『ノ

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再パラメータ化勾配分散の低減(Reducing Reparameterization Gradient Variance)

田中専務拓海先生、最近部下から『勾配の分散を減らす研究』って論文を勧められたのですが、正直ピンと来なくてして、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!要点だけ先に言うと、この論文は「再パラメータ化(reparameterization)で得られる確率的な勾配の

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AIDE: An algorithm for measuring the accuracy of probabilistic inference algorithms(AIDE:確率的推論アルゴリズムの精度を測るためのアルゴリズム)

田中専務拓海先生、最近若手が「論文でAIDEっていう評価法が出てます」と言うのですが、正直ピンときません。うちの現場で何が変わるんでしょうか?投資対効果の観点で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!AIDEは難しそうに聞こえますが、本質は単純です。要点を三つで整理します

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ベイズ非パラメトリックモデルの加速並列非共役サンプリング(Accelerated Parallel Non-conjugate Sampling for Bayesian Non-parametric Models)

田中専務拓海先生、最近部下から『この論文を参考にするといい』と言われたのですが、タイトルが長くて何が変わるのかさっぱりでして。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!端的に言うと、この論文は『ベイズのやり方で特徴(見えないパターン)を学ぶ際に、計算を速くして並

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時間列モデリングのためのベイジアン非パラメトリックポアソン過程割当(Bayesian Nonparametric Poisson-Process Allocation for Time-Sequence Modeling)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「時系列データにAIを使え」と騒ぐんですが、具体的に何をどうすればいいのか見当がつきません。今回の論文は何をできるようにする研究なんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、時間に沿って発生するイベント列を解析し、背後にあるパターンを自

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計算生物学におけるパラメータ推定(Approximate Bayesian Computation coupled with Sensitivity Analysis) Parameter Estimation in Computational Biology (Approximate Bayesian Computation coupled with Sensitivity Analysis)

田中専務拓海先生、最近部下から「論文を参考にしてパラメータ推定をやろう」と言われたのですが、正直何を基準に投資するべきか判断がつきません。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、一緒に整理すれば投資対効果の判断ができるようになりますよ。まずは、この論文

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代謝ネットワークの制約逆解析による概念実証(Constraint-based inverse modeling of metabolic networks: a proof of concept)

田中専務拓海先生、最近部下が「代謝のデータから目的関数を逆に推定する論文がある」と言うのですが、正直ピンと来ません。経営判断で言えば投資に値するのか知りたいのです。要するに現場で使える技術なのでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、一緒に整理すれば見えてきますよ。

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サンプル情報緩和デュアル上界を用いたモンテカルロ木探索(Monte Carlo Tree Search with Sampled Information Relaxation Dual Bounds)

田中専務拓海先生、最近部下から「MCTSって有望です」と聞きまして、論文も出ていると。率直に言うと、何が変わるのか、投資対効果がわからず困っています。要点を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!まず結論を3つにまとめます。1)探索の効率を上げる新手法で、無駄な枝

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関連サンプルにおける混合モデル:ψ-スティックブレイキングとカーネル摂動(Mixture modeling on related samples by ψ-stick breaking and kernel perturbation)

田中専務拓海さん、最近部下から『関連する複数のデータを一緒に解析すべきだ』と聞かされまして、正直どう違うのか分からないのです。今回の論文はその辺りをどう変えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。端的に言えば、この論文は『似たデー

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粒子フィルタリングとMCMCのためのグループ重要度サンプリング(Group Importance Sampling for Particle Filtering and MCMC)

田中専務拓海先生、最近部署で「粒子フィルタ」だの「MCMC」だの聞いて焦っているのですが、要点を端的に教えていただけますか。私は現場の判断で投資に踏み切るかを決めたいんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単にまとめますよ。今回の論文は「複数の重み付きサンプル群を一つの