Neural Networks

2284
  • 論文研究

霊長類IT皮質と肩を並べる深層ニューラルネットワーク:コア視覚物体認識(Deep Neural Networks Rival the Representation of Primate IT Cortex for Core Visual Object Recognition)

田中専務拓海先生、うちの若手が『この論文はすごい』と言って持ってきたんですが、正直ちょっとお手上げでして。要するに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!大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は人工の深層ニューラルネットワーク(Deep Neural

  • 論文研究

QSAR予測のためのマルチタスクニューラルネットワーク(Multi-task Neural Networks for QSAR Predictions)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「QSARでニューラルネットワークが良いらしい」と言ってきまして、正直私は化学もAIも詳しくなくて困っています。要するに何が変わるのか、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、一緒に整理していきましょう。結論から言うと、この論文は「複数

  • 論文研究

畳み込みニューラルネットワークの高速化(Speeding up Convolutional Neural Networks)

田中専務拓海先生、最近部下から「既存のモデルをそのまま速くできます」という話を聞きまして。どうも畳み込みニューラルネットワークの計算を速くする手法があるようですが、正直何がどう変わるのか全く見当がつかないのです。導入すべきか迷っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一

  • 論文研究

固体材料の構造予測に機械学習を適用する研究 — An Investigation of Machine Learning Methods Applied to Structure Prediction in Condensed Matter

田中専務拓海先生、最近部下から「機械学習で材料の構造が分かるようになる」と聞きまして、正直よくわかりません。要するにウチの現場で使える話なんですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。端的に言うと、この論文は「計測したスペクトルデータ(NM

  • 論文研究

複雑疾患の遺伝関連研究のためのベイジアンニューラルネットワーク(Bayesian Neural Networks for Genetic Association Studies of Complex Disease)

田中専務拓海さん、最近部署で『ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)』って言葉が出てきて、部下に説明を求められたんですが正直よく分かりません。これって要するにうちの業務にも使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、BNNは難しく聞こえますが、本質は『不確実さ

  • 論文研究

PCANet:シンプルな深層学習ベースラインによる画像分類(PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「PCANetが面白い」と言っているのですが、正直何を根拠に薦めているのか分かりません。要は使えるのか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!PCANetは実はとてもシンプルで、導入や検証を素早く行える点が魅力ですよ。大丈夫、一緒

  • 論文研究

野外における標準視点の顔画像復元(Recover Canonical-View Faces in the Wild with Deep Neural Networks)

田中専務拓海さん、最近うちの部下が『顔認証を直すならこの論文だ』と言ってきたのですが、論文名を聞いてもさっぱりでして。要点をまず端的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!この論文は『野外で撮られた顔写真を、正面で明るく高解像度に見える標準(canonical)

  • 論文研究

畳み込みネットワーク内の線形構造を利用した効率的評価(Exploiting Linear Structure Within Convolutional Networks for Efficient Evaluation)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を高速化できます』という論文があると聞きまして、正直どう経営判断すればいいか迷っています。要するに導入すべきかどうか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、一緒に整理すれば必

  • 論文研究

欠損データの推定と分類――Auto-Associative Neural Networksと最適化アルゴリズムの組合せ (Missing Data Prediction and Classification: The Use of Auto-Associative Neural Networks and Optimization Algorithms)

田中専務拓海先生、最近部下から『欠損データを埋めて分析すれば有効な意思決定ができる』と言われまして、正直ピンときていません。何ができるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点を3つでお伝えしますよ。まず、欠損データを『推定』して元のデータに近い形に戻せること。次

  • 論文研究

深層ニューラルネットワークの線形領域の数について(On the Number of Linear Regions of Deep Neural Networks)

田中専務拓海先生、最近部下から『深いニューラルネットワークは表現力が高い』と聞かされておりますが、正直ピンと来ません。経営判断で使うにはどこが本質なのか、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、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。要点を3つで言うと、1