最適輸送の理論とアルゴリズム

★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

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