Neural Networks

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視覚物体分類のための高性能ニューラルネットワーク(High-Performance Neural Networks for Visual Object Classification)

田中専務拓海先生、最近部下から「深層学習で画像認識がすごく良くなった」と聞くのですが、具体的に何が変わったのか分かりません。昔の話と何が違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!端的に言うと、同じ学習ルール(back-propagation)を使いながら、ネットワークを深

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人工ニューラルネットワークからの記号規則抽出(Extraction of Symbolic Rules from Artificial Neural Networks)

田中専務拓海先生、最近社内で「ニューラルネットは黒箱だ」と言われて導入に躊躇する声が多いのですが、本当に説明できないものなのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!ニューラルネットワークは予測力が高い一方で、内部の判断過程が見えにくい、いわゆる"ブラックボックス"だと感じられるこ

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ユニ unary コーディングによる学習表現(Unary Coding for Neural Network Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「ユニ unary コーディング」という論文を挙げられたのですが、正直何が新しいのか全く掴めません。うちの現場に役立つなら導入を検討したいのですが、要するにどこが変わ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、一緒に整理すれば必ずわ

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人工ニューラルネットワーク、対称性、そして差分進化(Artificial Neural Networks, Symmetries and Differential Evolution)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。先日、部下から『ニューラルネットの進化的最適化を検討すべきだ』と言われて困っておりまして、差分進化とか対称性の話が出てきたのですが、正直ピンときていません。これって要するに現場の改善にどう役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい

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固定入力分布下での学習におけるサンプル複雑度の極端な振る舞い(A note on sample complexity of learning binary output neural networks under fixed input distributions)

田中専務拓海先生、最近部下から「サンプル数が足りないと学習が進まない」と言われまして、正直ピンときていません。要するにデータをたくさん集めればいい、という話ではないんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、データをたくさん集めれば解決する場合もあれば、どれだけ集めて

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ニューラルネットワークにおける進化的最適化(Neuroevolutionary Optimization)

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。部下から『ニューラルネットワークを進化的に最適化する論文がある』と聞きまして、要点をざっくり教えていただけますか。私は技術者ではないので、経営判断に使えるレベルで伺いたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、分かりやすく整

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光学的赤方偏移推定におけるガウス過程(Photometric redshift estimation using Gaussian processes)

田中専務拓海先生、最近部下が「GPってすごいらしい」と言うんですが、正直何のことやらでしてね。要するに現場でどう役立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!GPはGaussian processes (GPs) ガウス過程の略で、データから「値」と「その不確かさ」を同時に

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非線形動的モデルの学習(Learning Nonlinear Dynamic Models)

田中専務拓海先生、先日部下にこの論文の名前を教えられて読んでみろと言われたのですが、正直難しくて。要するに何ができるようになる話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、端的に言えば「従来は確率モデルで設計が必要だった動的システムの状態表現を、学習に任せて非線形

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メムリスタを用いた連想記憶の実験的実証(Experimental demonstration of associative memory with memristive neural networks)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「メムリスタで連想記憶が作れます」って言い出して困ってます。正直、メムリスタって聞いただけで頭が痛いんですが、本当に実用的なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、メムリスタは“電気の流れに応じて抵抗を変え、その状態を記憶する