CATEGORY

Monte Carlo

596
  • 論文研究

距離と方向データを用いた分散ネットワーク位置推定のベイズアルゴリズム（A Bayesian algorithm for distributed network localization using distance and direction data）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、無線センサーネットワークの位置推定でベイズとかMCMCとか聞くのですが、現場に本当に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、複雑に聞こえる言葉も順序立てて噛み砕けば見通しがつきますよ。今日は距離と方向の両

  • Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

深海におけるローグ波と大偏差（Rogue Waves and Large Deviations in Deep Sea）

田中専務拓海先生、最近部下から“ローグ波”の話が出まして、何か新しい論文があると聞きました。私どもの現場にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ローグ波研究の代表的な論文の一つは、数学モデルと確率理論を組み合わせて、極端な波がどうやって起きるかを説明していますよ。大丈

  • Monte Carlo
  • 論文研究

因子型隠れマルコフモデルにおける拡張アンサンブルMCMCサンプリング（Augmented Ensemble MCMC sampling in Factorial Hidden Markov Models）

田中専務拓海先生、うちの現場でデータを使って意思決定を速めたいと部下に言われているのですが、どこから手を付ければよいのか見当がつきません。今回のお勉強する論文は現場にどう関係するのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は複数の隠れた要因が絡む時系列データの統計推論

  • Monte Carlo
  • 論文研究

複雑環境におけるタスクと動作計画のためのニューラルネットワークと木探索の結合 (Combining Neural Networks and Tree Search for Task and Motion Planning in Challenging Environments)

田中専務拓海先生、最近、うちの若手が「タスクとモーションの計画（Task and Motion Planning）がAIで変わる」と言っているのですが、正直ピンと来ません。これって実務では何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、本論文はロボットがやる

  • Reinforcement Learning
  • , Neural Networks
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

効率的な変分ベイズニューラルネットワークアンサンブルによる外れ値検出（EFFICIENT VARIATIONAL BAYESIAN NEURAL NETWORK ENSEMBLES FOR OUTLIER DETECTION）

田中専務拓海先生、最近社内で「外れ値（outlier）検出にベイズ系のアンサンブルがいいらしい」と若手が言い出して、正直何をどう判断すればいいのかわかりません。要するに投資対効果が知りたいのですが、どう説明すれば現場が納得しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！外れ値検出とは「

  • Bayesian
  • , Deep Learning
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

実験的量子ハミルトン学習（Experimental Quantum Hamiltonian Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。先日、部下から“量子のハミルトン学習”って論文があると聞きまして、正直ピンと来なくてして。うちの工場に何の役に立つのか、まずそこ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、田中専務！大丈夫です、難しく聞こえる概念も順序立てて紐

  • Monte Carlo
  • 論文研究

地質知識をベイズ的にモデル化して自律的な科学探査を実現する手法（An Approach to Autonomous Science by Modeling Geological Knowledge in a Bayesian Framework）

田中専務拓海さん、この論文は何をやっているんですか。うちの現場で使える技術なのか、まず結論を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は簡単です。この研究は、ロボットに科学者の『知識の型』を学ばせ、その上で自分で「どこに行って、どのセンサーを使うか」を計画できるようにす

  • Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

一般化された割引関数（Generalised Discount Functions）

田中専務拓海先生、最近部下から「割引関数を変えるとAIの行動が変わる」と聞いて困っております。うちの現場で本当に役に立つのか、まずは要点を教えてください。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ず分かりますよ。結論はシンプルです。割引関数はAIが「今と未来、どち

  • Reinforcement Learning
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

ニューラル密度モデルによるカウントベース探索（Count-Based Exploration with Neural Density Models）

田中専務拓海先生、最近部下から「疑似カウントを使った探索が有望だ」と聞いたのですが、何がそんなにすごいのでしょうか。正直、理屈よりも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、難しい話を先にしません。要点は三つです。まずは「探索のために稀な状態を見つけ報酬を

  • Reinforcement Learning
  • , Evaluation
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

確率的経路ハミルトニアンモンテカルロ（Probabilistic Path Hamiltonian Monte Carlo）

田中専務拓海さん、最近若手から「木の構造を扱う新しいサンプリング手法が来てます」と聞いたのですが、何をどう改善する技術なのでしょうか。正直、木とかトポロジーという言葉を聞くだけで身構えてしまいます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言葉は後回しにして、まず全体像をシン

  • Monte Carlo