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最適輸送の理論とアルゴリズム(機械学習プロフェッショナルシリーズ)
佐藤 竜馬
著
発行年月 |
2023年01月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
9p,308p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/人工知能 |
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ISBN |
9784065305140 |
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商品コード |
1035681104 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2023年02月4週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1035681104 |
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著者紹介
佐藤 竜馬(著者):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,AtCoder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.
内容
★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