タイトルコード |
1000101043387 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
最適輸送の理論とアルゴリズム |
書名ヨミ |
サイテキ ユソウ ノ リロン ト アルゴリズム |
叢書名 |
機械学習プロフェッショナルシリーズ
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言語区分 |
日本語 |
著者名 |
佐藤 竜馬/著
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著者名ヨミ |
サトウ リョウマ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
講談社
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出版年月 |
2023.1 |
本体価格 |
¥3000 |
ISBN |
978-4-06-530514-0 |
ISBN |
4-06-530514-0 |
数量 |
9,308p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
007.13
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件名 |
機械学習
確率分布
最適化
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注記 |
文献:p299〜306 |
内容紹介 |
確率分布を比較するツール「最適輸送」を最適化問題として定義し、最適輸送問題を解くための、いくつかの異なるアプローチを紹介。最適輸送の変種についても解説する。 |
著者紹介 |
京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。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世界大会出場などの戦績をもつ。 |
目次タイトル |
第1章 確率分布を比較するツールとしての最適輸送 |
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1.1 確率分布の比較 1.2 三種類の問題設定 1.3 最適輸送の直観的な理解 1.4 KLダイバージェンスとの比較を通した最適輸送の利点 1.5 記法・数学的な準備 1.6 本書の構成 |
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第2章 最適化問題としての定式化 |
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2.1 線形計画による定式化 2.2 応用例 2.3 最適輸送の双対問題 2.4 最適輸送問題の最適解の疎性 2.5 最小費用流問題と最適輸送問題の関係 |
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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 |
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3.1 エントロピー正則化つき最適輸送問題 3.2 対数領域シンクホーンアルゴリズム 3.3 シンクホーンアルゴリズム 3.4 シンクホーンアルゴリズムにより得た近似解を主問題の解に変換する 3.5 シンクホーンアルゴリズムの大域収束性 3.6 微分可能最適輸送:最適値を最適化する 3.7 シンクホーンダイバージェンス 3.8 エントロピー正則化なし問題への利用 |
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第4章 敵対的ネットワーク |
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4.1 敵対的ネットワークとは何か 4.2 コスト関数が距離の場合の最適輸送問題の双対問題 4.3 パラメータ化された関数を用いた解法 4.4 ワッサースタインGAN 4.5 敵対的ネットワークのその他の応用例 |
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第5章 スライス法 |
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5.1 一次元の最適輸送 5.2 一次元の最適輸送:一般の分布の場合 5.3 スライス法 5.4 一般化スライス法 5.5 最大化スライス法 5.6 応用例 5.7 木を用いたスライス法 |
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第6章 他のダイバージェンスとの比較 |
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6.1 ダイバージェンスとは 6.2 φ-ダイバージェンスと積分確率距離 6.3 確率分布の弱収束 6.4 サンプル複雑性 |
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第7章 不均衡最適輸送 |
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7.1 不均衡最適輸送の導入 7.2 不均衡最適輸送の定式化 7.3 一般化シンクホーンアルゴリズム |
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第8章 ワッサースタイン重心 |
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8.1 固定サポートと自由サポートの定式化 8.2 線形計画を用いた固定サポートの問題の解法 8.3 劣勾配を用いた固定サポートの問題の解法 8.4 交互最適化による自由サポートの問題の解法 8.5 エントロピー正則化による高速化 8.6 応用例:図形モーフィング |
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第9章 グロモフ・ワッサースタイン距離 |
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9.1 定式化 9.2 最適化 9.3 応用例:グリッドへの割り当て |
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第10章 おわりに |
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10.1 ソフトウェア 10.2 読書案内 |