CATEGORY

Monte Carlo

848
  • 論文研究

扱いやすい事前分布と確率的文脈自由文法によるベイジアン決定木（Bayesian Decision Trees via Tractable Priors and Probabilistic Context-Free Grammars）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から "ベイジアン決定木" を導入したらいいと言われているのですが、正直どこが既存の決定木と違うのか見当がつきません。投資対効果の判断材料が欲しいのですが、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

  • Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

空間的に不均一な学習を行う深い生徒機（Spatially heterogeneous learning by a deep student machine）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「深いニューラルネットワークは層ごとに学び方が違う」と聞かされて焦っております。これは現場での意思決定にどう関係しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、要点を先に3つで示しますよ。深いネットワークは層ごとに

  • Monte Carlo
  • 論文研究

Turbo-VBIアプローチに基づく深層ニューラルネットワークの構造化ベイジアン圧縮（Structured Bayesian Compression for Deep Neural Networks Based on The Turbo-VBI Approach）

田中専務拓海先生、最近部下から「モデルを圧縮して現場で使えるようにするべきだ」と言われまして、何をどう評価すれば良いのか見当がつかないのです。要するにコストが下がって性能が落ちないなら投資対象だと思うのですが、論文で何が新しい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

  • Neural Networks
  • , Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

ガウス回帰を用いた大規模線形システム同定における多重共線性への対処（Dealing with Collinearity in Large-Scale Linear System Identification Using Gaussian Regression）

田中専務拓海さん、うちの技術部が「多重共線性が問題です」って言ってきて、現場は混乱しているんです。これって経営判断として投資すべき問題でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！多重共線性は簡単に言えば、説明変数が互いに似すぎてしまい、最終的なモデルが不安定になる問題です。投資価

  • Monte Carlo
  • 論文研究

複数限界状態関数を用いた分散強化PC‑Krigingサロゲートモデルによる構造信頼性解析（Active learning for structural reliability analysis with multiple limit state functions through variance-enhanced PC-Kriging surrogate models）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。うちの現場で「AIを使って信頼性を評価する」と部下が言うのですが、具体的に何が変わるのか見当がつきません。限られた予算で複数のリスクを同時に調べる話だと聞きましたが、要するに現場の判断が速くなるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼

  • Monte Carlo
  • 論文研究

Vineコピュラを用いた深層モデルの回顧的不確実性推定（Retrospective Uncertainties for Deep Models using Vine Copulas）

田中専務拓海先生、最近部下から「不確実性をちゃんと出せるモデルを入れよう」と言われまして、正直何を基準に選べばいいか分かりません。要するに投資対効果が見えないと動けないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！不確実性（uncertainty）は投資判断で最も大事な情報であり、大き

  • Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

ベイズニューラルネットワークは複雑で摂動に敏感な概念を符号化しない（Bayesian Neural Networks Avoid Encoding Complex and Perturbation-Sensitive Concepts）

田中専務拓海さん、最近部署の若手から“ベイズニューラルネットワーク”って言葉をよく聞くんですが、正直よくわからないんです。うちで投資する価値があるのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理してお話しますよ。まず結論から言うと、本論文は“ベイズ的な扱

  • Adversarial Attack
  • , Neural Networks
  • , Bayesian
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

デノイジング拡散サンプラー（Denoising Diffusion Samplers）

田中専務拓海先生、最近部下から“拡散モデル”って言葉を聞くのですが、我が社のような製造業でも投資に値する技術なんでしょうか。正直、モデルとかサンプリングとか難しくて見当がつきません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけお伝えすると、大きな投資をすぐ要求する技術ではなく、既

  • Diffusion Model
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

画像における行為可能性セグメンテーションのためのベイズ深層学習（Bayesian deep learning for affordance segmentation in images）

田中専務拓海先生、最近部下から「行為可能性の検出をベイズ化すると良いらしい」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。画像の中の“何ができるか”をAIに教えるという話ですよね？それって本当に現場で役に立つのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に言うと、大丈夫、一緒にやれば

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

離散時間高次元確率的最適制御問題のベルマン方程式に対する多項式ランタイムの非線形モンテカルロ法（Nonlinear Monte Carlo methods with polynomial runtime for Bellman equations of discrete time high-dimensional stochastic optimal control problems）

田中専務拓海さん、最近部署で『高次元の最適制御』って話が出てきまして、部下から論文を渡されたんですけど、正直私には分かりにくくて困ってます。要するに、うちの現場で役に立つんでしょうか。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。まず、この論文が扱うのは、M

  • LLM
  • , Reinforcement Learning
  • , Q-learning
  • , Monte Carlo