出版社内容情報
★まずは、この一冊から始めよう！★
最適輸送は、ふたつの確率分布を比較するためのツールです。深層学習の勃興とGPU計算の普及により、機械学習分野でも最適輸送が広く用いられるようになりました。
本書では、線形代数・確率・最適化についての初歩的な知識を前提として、線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説します。
【主な内容】
第1章 確率分布を比較するツールとしての最適輸送
第2章 最適化問題としての定式化
第3章 エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム
第4章 敵対的ネットワーク
第5章 スライス法
第6章 他のダイバージェンスとの比較
第7章 不均衡最適輸送
第8章 ワッサースタイン重心
第9章 グロモフ・ワッサースタイン距離
第10章 おわりに
内容説明
線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説。
目次
第１章 確率分布を比較するツールとしての最適輸送
第２章 最適化問題としての定式化
第３章 エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム
第４章 敵対的ネットワーク
第５章 スライス法
第６章 他のダイバージェンスとの比較
第７章 不均衡最適輸送
第８章 ワッサースタイン重心
第９章 グロモフ・ワッサースタイン距離
第１０章 おわりに
著者等紹介
佐藤竜馬［サトウリョウマ］
１９９６年生まれ。２０２１年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。現在、京都大学大学院情報学研究科博士後期課程在籍中。専門分野は最適輸送、グラフニューラルネットワーク、および情報検索・推薦システム。ＮｅｕｒＩＰＳやＩＣＭＬなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ＡＣＭ‐ＩＣＰＣ世界大会出場、Ａｔ‐Ｃｏｄｅｒレッドコーダーなどの戦績をもつ。ＰＤＦ翻訳サービスＲｅａｄａｂｌｅの開発など研究の効率化についても従事している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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