勾配反転層（GRL）とは — 順伝播は恒等・逆伝播で勾配を反転する仕組み
ニューラルネットの学習は「損失を小さくする方向へパラメータを動かす」の繰り返しで...
TAAD：運転条件と計測値を分けて『条件で説明できない逸脱』だけを異常にする
ポンプの振動が大きくなった。これは故障だろうか。答えは「回転数による」。回転数を...
転移学習はなぜ効くのか — 転移可能性の理論と負の転移（Negative Transfer）
機械学習を学んでいると「大規模データで事前学習したモデルを流用すれば、手元の少な...
共変量シフトと重要度重み付け（KMM）— 訓練と本番の分布ズレを補正する理論と実装
機械学習モデルを訓練データで完璧に仕上げても、いざ本番環境に投入すると性能がガク...
DANN（敵対的ドメイン適応） — 勾配反転でドメイン不変な特徴を学ぶ
ドメイン汎化とLODOCVでは、「学習した環境と違う環境ではモデルが滑る」問題を...
ConFGD — 周波数グラフ発見とLLM言語誘導で時系列ドメイン適応を革新する【AAAI 2025】
スマートフォンの加速度センサで「歩行」「階段昇降」「着席」などの行動を分類するモ...