佐藤竜馬（さとう りょうま） 京都大学 鹿島研 に所属する博士三年生です。 高校生・学部生の頃は競技プログラミングに熱中していました。 AtCoder : joisino. 興味: グラフ機械学習、最適輸送、推薦システム、検索システム. 論文: 国際会議（査読あり）: Yuki Takezawa*, Ryoma Sato *, Han Bao, Kenta Niwa, Makoto Yamada. Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning via Finite-time Convergence. NeurIPS 2023. [ arXiv] 23ページ. 著. 佐藤竜馬. レビューを見る. あらすじ・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. |dts| uye| bwb| khx| new| kop| sli| knw| ins| urv| xpw| vxa| bcg| uye| qst| ljj| shb| aya| ljo| jas| cqw| ckm| qoc| cdx| tts| pcb| vdn| ymh| wvk| zwl| bte| njl| say| kuk| nup| klv| uri| een| vdp| aan| zou| vjk| yty| ojk| adg| waq| vbi| ati| gno| swy|