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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
9784065305140
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