大規模文脈的市場均衡の深層学習による計算（Large-Scale Contextual Market Equilibrium Computation through Deep Learning）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。部下から「市場でAIを使って効率化できる」と言われているのですが、そもそも今回の論文は何を変えるんでしょうか。難しい話は苦手でして、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、田中専務！大丈夫、丁寧に分かりやすくお話しし
Neural Networks
4496グラフ分類におけるノイズラベルの影響再考（Rethinking the impact of noisy labels in graph classification: A utility and privacy perspective）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「ラベルのノイズがヤバい」って騒いでましてね。要するにデータに間違いがあるとAIの性能が落ちると聞きましたが、それだけの話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かにラベルの誤りは精度を落としますが、この論文はそれだけでなくプライバシー面、つま
最小フレーム平均化による等変性の効率化（Equivariance via Minimal Frame Averaging for More Symmetries and Efficiency）
田中専務拓海さん、最近部下から『等変性をモデルに入れると学習が良くなる』って聞いたんですが、正直ピンと来ません。これって要するに現場で役立つ投資になるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。端的に言えば、この論文は『少ない計算で正確な対称性を
大規模言語モデルの代替としてのマルコフ制約（Markov Constraint as Large Language Model Surrogate）
ケントくんねえ博士、最近聞いたことある？「マルコフ制約」ってやつ、面白そうじゃない？マカセロ博士おお、ケントくん。確かに、その話題はホットじゃな。特に彼らが提案したNgramMarkovという新しい手法は、多くの可能性を秘めているんじゃ。「Markov Constraint as
リアルタイムで希少事象探索を「ありふれた探索」に変える手法（Transforming a rare event search into a not-so-rare event search in real-time with deep learning-based object detection）
田中専務拓海先生、先日部下から『AIで希少事象を見つけられる』と聞きまして。正直、希少事象っていうと宝探しみたいで、本当に実務で役に立つのか不安なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！希少事象の検出は確かに難しいですが、この論文はその苦労を“実用的”に変える手法を示しているんで
ノード埋め込みの人間可読な説明の生成（Generating Human Understandable Explanations for Node Embeddings）
田中専務拓海先生、最近社内で「ノード埋め込み」とか「説明可能性」が話題になってまして、正直よく分からないんです。これって要するに何ができるようにな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！簡単に言うと、ノード埋め込み（Node Embeddings）はネットワーク上の
グラフにおける推移的メンバーシップ推測攻撃への二段階防御 — Graph Transductive Defense: a Two-Stage Defense for Graph Membership Inference Attacks
田中専務拓海先生、最近「グラフニューラルネットワークが訓練データを当てられる」と聞きまして、うちの顧客データが特定されるってことはあり得ますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、あり得ますよ。特にGraph Neural Networks (GNN) グラフニューラ
信号変調認識のための汎用レイヤープルーニング法（A Generic Layer Pruning Method for Signal Modulation Recognition）
田中専務拓海先生、最近部下が「この論文が凄い」と騒いでおりまして、要するに現場の機械にAIを入れやすくするって話ですか？私は計算資源やコストにうるさいんですが、投資対効果で言うとどうなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を端的に3つでお話ししますよ。第一に、
フェデレーテッド不完全マルチビュークラスタリングと異種グラフニューラルネットワーク（Federated Incomplete Multi-View Clustering with Heterogeneous Graph Neural Networks）
田中専務拓海さん、最近うちの現場でもデータがバラバラで困っているんです。各拠点で収集する情報が違うし、一部のセンサーは止まる。こういうのに効く論文があると聞きましたが、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眼点ですね！大丈夫、これは分散していて欠損のある複数の現場デー
解釈可能なグラフニューラルネットワークの表現力──How Interpretable Are Interpretable Graph Neural Networks?
解釈可能なグラフニューラルネットワークの表現力──How Interpretable Are Interpretable Graph Neural Networks?田中専務拓海先生、最近部下から『解釈可能なGNNが大事だ』と聞いたのですが、正直ピンときません。要は何が新しい論文なんでし