本記事は PEGASUS: Bridging Polynomial and Non-polynomial Evaluations in Homomorphic Encryption (arXiv:2401.16255) の解説記事です。 論文概要（Abstract） ニューラルネットワークのFHE推論において、線形層（行列乗算）はCKKSスキームで効率的に処理できるが、非線形活性化関数（...

本記事は Multivariate Time-Series Anomaly Detection based on Enhancing Graph Attention Networks with Topological Analysis の解説記事です。 論文概要（Abstract） TopoGDN（Topological Graph Detection Network）は、多変量時系列の...

本記事は AnyGraph: Graph Foundation Model in the Wild（arXiv:2408.10700） の解説記事です。 論文概要（Abstract） AnyGraph（Xia & Huang, 2024）は、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用した汎用グラフファウンデーションモデルである。著者らは、グラフドメインにお...

本記事は The Future of Fully Homomorphic Encryption (arXiv:2511.04946) の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文はFHE（準同型暗号）の現状を体系的に整理し、今後5〜10年の技術ロードマップを提示するサーベイ/ポジションペーパーである。著者らは、4世代のFHEスキーム（BGV、BFV、TFHE、CKKS）の理論的...

本記事は GIFT-Eval: A Benchmark For General Time Series Forecasting Model Evaluation (arXiv:2410.10393) の解説記事です。 論文概要（Abstract） GIFT-Eval（General Time Series Forecasting Model Evaluation）は、Salesf...

本記事は FedKSeed: Federated Learning via Zeroth-Order Optimization on Low-dimensional Subspace の解説記事です。 論文概要（Abstract） FedKSeedは、勾配（gradient）を一切クライアントからサーバーに送信せず、乱数シード（整数値）のみを通信する連合学習手法である。著者らは、ゼロ次最...

本記事は arXiv:2402.16785 “CARTE: Pretraining and Transfer for Tabular Learning” の解説記事です。 論文概要（Abstract） CARTE（Context Aware Representation of Table Entries）は、テーブルデータの各行をグラフ構造（グラフレット）に変換し、カラム名と値のセマンテ...

本記事は Topological Deep Learning: A Review of an Emerging Paradigm の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、トポロジカルデータ解析（TDA）と深層学習の統合を包括的にレビューするサーベイ論文である。著者らのZia et al.は、パーシステントホモロジーの深層学習への統合方法を3つのカテゴリ——（1）TDA特...

本記事は Time Series Foundation Models Can Be Few-Shot Learners — Google Research Blog の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Google Researchは、時系列ファウンデーションモデル（TSFM）にfew-shot学習能力を付与する手法「TimesFM-ICF（In-Context Fi...

本記事は Intel’s Heracles Chip Speeds Up FHE Computing (IEEE Spectrum, 2026年3月10日) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Intelは DARPA DPRIVE（Data Protection in Virtual Environments）プログラムの成果として、FHE専用ASIC「Heracles」を...