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Neural Networks

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再帰型ニューラルネットワークは非線形表現で系列を保持・生成する（Recurrent Neural Networks Learn to Store and Generate Sequences using Non-Linear Representations）

田中専務拓海さん、最近部下が「この論文が面白い」と言うのですが、要点を端的に教えてください。何が新しいんでしょうか。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、この研究は「再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Networks、RNN）で学習される内

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グラフニューラルネットワークに対する敵対的影響最大化攻撃（GAIM: ATTACKING GRAPH NEURAL NETWORKS VIA ADVERSARIAL INFLUENCE MAXIMIZATION）

田中専務拓海先生、最近社内で「グラフニューラルネットワークが攻撃されやすい」という話が出ているんですが、正直どこから手をつけていいか分かりません。要するに私たちの製造ラインにも影響があるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡潔に言うと、グラフ構造やノードの特徴を少

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混沌から信号を抽出する — 動的システムのベイズ解析のためのMAGIの進展（Extracting Signal out of Chaos: Advancements on MAGI for Bayesian Analysis of Dynamical Systems）

田中専務拓海先生、今日は論文の話を聞かせてください。うちの現場でも時系列データが増えてまして、でも見た目はノイズだらけで何を信じればいいかわかりません。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！この論文は、観測がまばらでノイズが大きい動的システムから、系の振る舞いとパ

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フォノンボルツマン輸送方程式によるマルチスケール熱伝導のためのモンテカルロ物理情報ニューラルネットワーク（Monte Carlo physics-informed neural networks for multiscale heat conduction via phonon Boltzmann transport equation）

田中専務拓海先生、最近若手から「MC-PINNsがすごい」と聞いたのですが、うちの現場にも役立ちますか。技術の本質を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！MC-PINNsは、難しい熱の振る舞いを効率的に計算できる新しい手法です。まず要点を三つだけ整理しますよ。1

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浅いReLUkニューラルネットワークのソボレフ空間に対する近似率（APPROXIMATION RATES FOR SHALLOW RELUk NEURAL NETWORKS ON SOBOLEV SPACES VIA THE RADON TRANSFORM）

田中専務拓海先生、最近部下が「ソボレフ空間の近似率」なる論文を持ってきまして、正直見ただけで目が回りました。経営判断として導入価値があるのか、一旦わかりやすく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、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。結論を先に言うと、この論文

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微分方程式を深層学習で解く実践ガイド（Practical Aspects on Solving Differential Equations Using Deep Learning: A Primer）

1. 概要と位置づけ結論ファーストで言うと、本論文はDeep Learning (DL、深層学習)を用いて微分方程式を解くための実務的な手順と注意点を整理した実践的な入門書である。最も大きく変えた点は、理論説明にとどまらずPyTorchを使った実コードと実行手順を示し、研究者でない実務家でも段階的に

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参照依存的選択をグラフニューラルネットワークでモデル化する（Modeling Reference-dependent Choices with Graph Neural Networks）

田中専務拓海先生、今日の論文は「参照点」に基づく顧客の選択を機械でどう捉えるか、という話だと聞きました。うちのような製造業でも実務に役立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つで、顧客が『基準』を持つこと、過去の購買や群衆の知恵を参

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Koopman行列の特異値分解を用いたデータ駆動型長期予測（Koopman AutoEncoder via Singular Value Decomposition for Data-Driven Long-Term Prediction）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文が長期予測に効く』と聞いたのですが、正直ピンと来ていません。要点を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！一言で言うと、この研究は「非線形な時系列を、内部で線形に扱えるように変換し、特に将来を長く

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Modern Hopfield Networksによる破損耐性の改善 (Improving Corruption Resistance via Modern Hopfield Networks)

会話で学ぶAI論文田中専務拓海先生、最近部署の若手が「モデルが外れ値や劣化画像に弱い」と騒いでおりまして、どれくらい現場の問題なのでしょうか。投資対効果を考えると本当に払う価値があるのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点を先に申し上げますと、この研究は既存の

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地球・材料科学へのニューラルネットワーク入門（A short introduction to Neural Networks and their application to Earth and Materials Science）

田中専務拓海先生、最近若手から「ニューラルネットワークを実験で使えるようにしろ」と言われましてね。そもそもニューラルネットワークって、経営の現場で投資に見合う効果が出るものなんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、忙しい経営者のために要点を三つでお伝えしますよ。今の論文

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