>>879
情報幾何学は関数空間だから可視化なんて出来るんですかね...
脳内でイメージすることすら難しいですよね
アイデアがあったらむしろ教えてほしいです^^
書籍は情報幾何学の新展開が定番書だと思います
位相空間は沢山ありますね
>>880
DL含めて普通の回帰分析は説明変数に誤差があるとだめなんですが、統計学モデルをそれ用に書き換えた後に情報幾何学を使ってパラメーター推定したことがあります
それ以外では使ったことないですけど、それでもオススメしたいのは情報幾何学を学ぶ過程で
ブレグマンダイバージェンス
特異モデル
指数型分布族
などなど統計の大切なこと沢山学べますよー
関数空間における多様体というのを良く知っとかないと情報幾何学の入り口にも立てないんですが、それさえ乗り越えればその先はそこまで難しいかなーといった感じです
役立たせるのは違った難しさがあるでしょうけど^^
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2
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885デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 04:09:07.55ID:o4e++MjD■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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