CATEGORY

Monte Carlo

848
  • 論文研究

全域材料応答の不確実性予測のためのベイズニューラルネットワーク（Bayesian neural networks for predicting uncertainty in full-field material response）

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「材料解析にAIを入れれば時間もコストも減る」と言うんですが、どこまで信頼していいのか見当がつかず困っています。今回の論文はその疑問に答えてくれますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は「予測するだけでなく、その予測の不確かさを同時に示

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

プログラマブル変分推論を備えた確率的プログラミング (Probabilistic Programming with Programmable Variational Inference)

田中専務拓海さん、最近部下から「変分推論を使えばモデル学習が早くなります」って言われて困ってましてね。論文の話を聞きたいのですが、結論を先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！結論を3行で言うと、今回の論文は「確率的プログラミング（Probabilistic P

  • Monte Carlo
  • 論文研究

大規模言語モデルの逐次意思決定能力を評価するUNO Arena (UNO Arena for Evaluating Sequential Decision-Making Capability of Large Language Models)

田中専務拓海さん、最近部下から「LLM（Large Language Model）を使えば現場の判断が速くなる」と言われましてね。けれども、本当に意思決定の連続性がある仕事で役に立つのか、正直ピンと来ないんです。これって要するに現場に導入して効果が出るものなんでしょうか？AIメンター拓海

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

確率的低ランク再帰型ニューラルネットワークを神経データから推定する（Inferring stochastic low-rank recurrent neural networks from neural data）

田中専務拓海先生、最近若手から「低ランクのRNNを使って神経活動の本質を掴めるらしい」と聞きまして、現場導入の判断材料にしたく理解したいのですが、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！まず結論を3点で示すと、1）高次元の神経活動を低次元の力学として説明できる

  • Neural Networks
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

独立メトロポリスサンプラーにおける分散削減（Variance Reduction for the Independent Metropolis Sampler）

田中専務拓海先生、最近部下から「MCMCで分散削減できる論文がある」と言われたのですが、正直ピンと来ません。結局うちの製造現場で何が良くなるのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、同じ計算時間でより安定した推定（＝ばらつきが小さい推定）を得られる技術です。これによ

  • Monte Carlo
  • 論文研究

確率的勾配分割決定的モンテカルロ・サンプラー（Stochastic Gradient Piecewise Deterministic Monte Carlo Samplers）

田中専務拓海先生、最近部下からPDMPとかSG-PDMPって話が出てきまして、何か難しそうでしてね。私、デジタルは苦手でして、結局うちの投資対効果に結びつくのか心配なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まずは安心してください、PDMPというのはPiecewise Determ

  • Monte Carlo
  • 論文研究

放射過程のモンテカルロ計算のための機械学習法 (A Machine Learning Method for Monte Carlo Calculations of Radiative Processes)

田中専務拓海先生、最近若手から「ある論文が計算を劇的に速くする」と聞きまして。本当なら現場の設計解析が早く回せるはずで、興味があるのですが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！簡潔に言うと、従来の確率を直接サンプリングするやり方ではなく、ニューラルネットワー

  • Machine learning
  • , Monte Carlo
  • 論文研究

特異固有写像の収束・最適化・安定性（Convergence, Optimization and Stability of Singular Eigenmaps）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下から「固有写像（eigenmaps）が大事だ」と言われまして、正直ピンと来ないのです。今回の論文は何を示しているんでしょうか。導入コストと投資対効果の観点でざっくり教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、易しく整

  • Monte Carlo