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二重逐次過緩和Q学習と深層強化学習への拡張（Double Successive Over-Relaxation Q-Learning with an Extension to Deep Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「Q学習の改良で収束が早くなる論文が出ました」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。要するにうちの現場で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、強化学習（Reinforcement Learning、RL）で使うQ学習（Q

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Q-value Regularized Decision ConvFormer for Offline Reinforcement Learning（Q-value Regularized Decision ConvFormer for Offline Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近部下から「Decision TransformerとかConvFormerとか新しい論文が来てます」と言われて困っているのですが、要点だけでもつかめますか？私、AIは名前しか知らないものでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね田中専務

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オフライン強化学習におけるKAN 対 MLP (KAN v.s. MLP for Offline Reinforcement Learning)

田中専務拓海さん、最近若手が『KANが来る』って騒いでましてね。うちもAI投資を検討している身としては、MLP（Multi-Layer Perceptron、多層パーセプトロン）とどう違うのか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！簡単に言うと、MLPは『同

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階層的イベントトリガシステム：準最適な締切ポリシーの安全な学習（Hierarchical Event-Triggered Systems: Safe Learning of Quasi-Optimal Deadline Policies）

田中専務拓海先生、最近部下から「イベントトリガ制御が資源節約に有効」と聞いたのですが、何をもって良いと言えるのかが分かりません。要するに我が社のモーター制御や遠隔監視で何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言えば、この論文は「安全性を保ちながら、

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ジョブショップ向けのオフライン強化学習による配車学習（Offline Reinforcement Learning for Learning to Dispatch for Job Shop Scheduling）

田中専務拓海先生、最近部下から「過去のスケジュールデータを使ってAIに学習させれば、現場の配車が楽になります」と言われまして。ただ、シミュレーション環境を作るのは大変だと聞きますが、本当に現場で使えるものになるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、過去のデータだけ

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データ効率の良い二次Q学習をLMIsで（Data-Efficient Quadratic Q-Learning Using LMIs）

田中専務拓海先生、最近若手が「データが少なくても効率よく学べる手法が出た」と言うのですが、正直ピンと来なくてして。要するにうちみたいな現場でも使えるって話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に噛み砕いていきますよ。結論を先に言うと、この論文は「少ないデータでより良

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Subassembly to Full Assembly: Effective Assembly Sequence Planning through Graph-based Reinforcement Learning（部分組立から全体組立へ：グラフベース強化学習による有効な組立順序計画）

田中専務拓海さん、最近部下が「組立工程にAIを使えば効率化できる」と言い出しまして。正直、どこが本当に変わるのかが掴めなくて困っています。今回の論文は、製造現場の我々にとってどういう意味がありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この研究は「多数部品の組立順序

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直感的物理Priorを用いたビデオゲーム学習（Learning to Play Video Games with Intuitive Physics Priors）

田中専務拓海先生、最近部下から「直感的物理のPriorを使った学習が有望だ」と聞きまして。正直、何が変わるのか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！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を先に言うと、画像のピクセル情報だけで学ぶ手法と比べ、物体とその相互作用に着目

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保守的オフライン・シミュレーションベース方策最適化（COSBO: Conservative Offline Simulation-Based Policy Optimization）

田中専務拓海先生、最近部下が「オフラインRL」とか「シミュレータを使って学習」みたいな話を持ってきて、現場が混乱しているのですが、要点を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！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、今回の考え方は「手元の実データ

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意思決定に関連する観測可能性の枠組み：相対的無視可能性の下で強化学習が収束する（A Framework of Decision-Relevant Observability: Reinforcement Learning Converges Under Relative Ignorability）

田中専務拓海先生、最近部下から『観測が不完全でも学習できます』という論文の話を聞きまして、正直ピンと来ません。ウチの現場はデータが抜けることが多いので、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！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。結論はシンプルです。『すべ

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