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Monte Carlo

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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

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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

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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

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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

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ランジュバンモンテカルロの完全解析に向けて：ポアンカレ不等式を越えて（Towards a Complete Analysis of Langevin Monte Carlo: Beyond Poincaré Inequality）

田中専務拓海先生、最近部下から「LMCでサンプリングが良いらしい」と聞きましたが、正直何がどう良いのかさっぱりでして。投資対効果の判断材料が欲しいのですが、要するにどこが変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から申し上げますと、この論文はLangevin Mon

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実測最小化子のL1収束に関する注記（A note on L1-Convergence of the Empiric Minimizer for unbounded functions with fast growth）

田中専務拓海先生、最近部下から『経験的最小化（empiric minimizer）』なる論文が話題だと聞きまして、でも正直ピンと来ません。経営判断に直結する話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。端的に言えば、この論文は『標本から得た最適解が真の

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ELF：プリマル、デュアル、双方向圧縮を用いたフェデレーテッド・ランジュバン法 (ELF: Federated Langevin Algorithms with Primal, Dual and Bidirectional Compression)

田中専務拓海先生、最近部署で“フェデレーテッド”とか“ランジュバン”って言葉が飛び交っておりまして、部下に説明を頼まれました。正直よく分かりません。これってうちの工場で使える話でしょうか。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。今日は「ELF」という論文を題

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DP-Fast MH：プライベートで高速かつ精度の高い大規模ベイズ推論のためのメトロポリス・ヘイスティングス（DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for Large-Scale Bayesian Inference）

田中専務拓海先生、最近部下から差分プライバシーを保ちながらベイズ推論をやる論文が良いって言われまして。現場で使えるものかどうか、素人の私にも分かるよう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眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。今日はDP-Fast MHという論文を、結論を先

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逆問題のための効率的なベイズ物理情報ニューラルネットワーク（Ensemble Kalman Inversionを用いる） — EFFICIENT BAYESIAN PHYSICS INFORMED NEURAL NETWORKS FOR INVERSE PROBLEMS VIA ENSEMBLE KALMAN INVERSION

田中専務拓海先生、最近部署から「B‑PINNって使えますか」と言われて困っております。結局、何がそんなに変わるんですか。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！結論を先に言うと、この論文は「物理法則を元にしたニューラルネットとベイズ推論を現実的なコストで実用化す

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市場における均衡計算のための一次勾配学習の実現（Enabling First-Order Gradient-Based Learning for Equilibrium Computation in Markets）

田中専務拓海先生、最近『市場の均衡を機械学習で求める』という話を聞きましたが、何が進んだんでしょうか。うちで使えるか気になっているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は要するに、従来は扱いにくかった“離散的な配分”が邪魔をして使えなかった「一次勾配（first-or

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