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★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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2024/05/31 23:59 まで有効