基本情報
内容詳細
目次 : 第1部 多様体とダイバージェンス関数(多様体とダイバージェンス関数/ 凸関数の導くダイバージェンスと双対平坦構造/ 指数型分布族の双対平坦構造/ 確率分布族における不変なダイバージェンス/ 確率分布族、正測度族。、正定値行列空間に導入する非不変な双対平坦構造)/ 第2部 微分幾何学入門(アファイン接続、共変微分、測地線/ 曲率と捩率/ 双対接続の幾何/ 階層構造を持つ双対平坦空間)/ 第3部 統計的推論の情報幾何(統計的推論と情報幾何:曲指数型分布族を用いて/ Neyman‐Scott問題:局外母数とセミパラメトリック統計モデル/ 隠れ変数のあるモデル:emとEMアルゴリズム、非忠実なモデル、Bayes統計)/ 第4部 情報幾何の様々な応用(機械学習の情報幾何/ 学習の力学と特異点:多層パーセプトロンと自然勾配学習法/ 深層学習の発展と統計神経力学/ Wasserstein距離の情報幾何/ 信号処理と最適化の情報幾何)
【著者紹介】
甘利俊一 : 1963年東京大学大学院数物系研究科数理工学専攻博士課程修了。工学博士。1963年九州大学工学部助教授。1967年東京大学工学部計数工学科助教授。1981年東京大学工学部計数工学科教授。1994年理化学研究所国際フロンティア研究システム情報処理研究グループディレクター。1997年同脳科学総合研究センターグループディレクター。2003年同センター長。2012年文化功労者。2019年文化勲章受章。現在、理化学研究所栄誉研究員、東京大学名誉教授。専門、情報幾何学、数理脳科学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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