最適輸送の理論とアルゴリズム

★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