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Reinforcement Learning

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正則化期待報酬最適化のための確率的（分散削減）近接勾配法（On the Stochastic (Variance-Reduced) Proximal Gradient Method for Regularized Expected Reward Optimization）

田中専務拓海先生、最近部下に「期待報酬の最適化をやるべきだ」と言われまして、何がどう変わるのか掴めていません。これって要するに投資に見合うリターンがあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、期待報酬の最適化は実務での意思決定を数値で裏付けできる技術ですよ

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モーションホログラム：強化学習で最適化するホログラム生成と動作計画（Motion Hologram: Jointly optimized hologram generation and motion planning for photorealistic and speckle-free 3D displays via reinforcement learning）

田中専務拓海先生、最近若手から“ホログラフィー”の話が出てきましてね。何やら映像が立体的に見える技術だとは聞いているのですが、当社での使い道が見えなくて困っています。要するに現場に役立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単にお話ししますよ。今回の研究は“Mo

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3次元正方形円柱の能動流れ制御に対する状態次元不一致を伴う深層強化学習の転移（Deep reinforcement transfer learning for active flow control of a 3D square cylinder under state dimension mismatch）

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。最近、若手から「流体をAIで制御できる論文がある」と聞いたのですが、正直よく分からなくて。これって要するに現場で役に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、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。今回の研

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多エージェント遠隔制御のための言語指向から創発通信への知識蒸留（Knowledge Distillation from Language-Oriented to Emergent Communication for Multi-Agent Remote Control）

田中専務拓海先生、最近部下から『創発通信とか言語指向セマンティック通信を使えば』なんて話を聞いて戸惑っています。要するに現場で使える話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って説明しますよ。今回の論文は言語を使う手法と、機械同士が独自に作る通信を組み合わせ、学

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Integrating Human Expertise in Continuous Spaces: A Novel Interactive Bayesian Optimization Framework with Preference Expected Improvement（連続空間における人間専門知識の統合：Preference Expected Improvementを備えた新しい対話型ベイズ最適化フレームワーク）

田中専務拓海さん、最近部下が「人の好みを学ばせるAI」とか言い出して、正直ピンと来ないのですが、今回の論文は何を変えるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は“人が好む方針を、連続的な設定のまま直接取り入れられるようにする”枠組みを提案しているんですよ。要点は三つ、

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グラペックスによるスパースグラフ上の平均場ゲーム学習（Learning Mean Field Games on Sparse Graphs: A Hybrid Graphex Approach）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近社内で『多人数の意思決定を学習する技術』を導入したらどうかと言われて困っています。論文の話を聞いても濃すぎて、要点だけ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！大丈夫です、田中さん。結論から先に言うと、この論文は「多数の

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PetriRLによるジョブショップスケジューリング最適化（Introducing PetriRL: An innovative framework for JSSP resolution integrating Petri nets and event-based reinforcement learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「工場のスケジューリングにAIを入れるべきだ」と言われましてね。でも何をどう変えるのかが見えてこなくて焦っています。今回の論文って、現場に本当に使える話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分かりやすく整理しましょう。結論を先に言

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高速非線形二重時間スケール確率的近似：O(1/k)の有限サンプル複雑度を達成する（Fast Nonlinear Two-Time-Scale Stochastic Approximation: Achieving O(1/k) Finite-Sample Complexity）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。部下から「論文で性能が劇的に改善した」と聞かされたのですが、正直よく分からないのです。要するに何が変わった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！今回の論文は、二つの異なる速度で動く仕組みを持つ学習手法（Two-Ti

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パラメータ効率的トランスフォーマのための動的レイヤ結合（DYNAMIC LAYER TYING FOR PARAMETER-EFFICIENT TRANSFORMERS）

田中専務拓海先生、最近AI周りで「パラメータを減らす」って話を聞くんですが、うちの現場にも関係ありますか。正直、モデルが大きいと何が困るのかいまひとつピンとこなくてして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論から。モデルの「学習可能なパラメータ」を減らすと、学習にかか

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リン酸除去プロセス制御のための深層学習ベースのシミュレータ（Deep Learning Based Simulators for the Phosphorus Removal Process Control in Wastewater Treatment via Deep Reinforcement Learning Algorithms）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下が「深層強化学習で処理プラントを制御できる」と騒いでおりまして、正直ピンと来ないのですが、要するに投資に値す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！大丈夫です、わかりやすく順に説明しますよ。今回の論文は『下水処理

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