著者
渡辺 澄夫
出版者
一般社団法人 日本応用数理学会
雑誌
応用数理 (ISSN:24321982)
巻号頁・発行日
vol.31, no.3, pp.7-14, 2021-09-22 (Released:2021-12-26)
参考文献数
15

Many statistical models and learning machines are not regular but singular, hence the conventional theory using asymptotic normality can not be employed in analysis of such models. This paper explains the new mathematical theory which enables us to clarify the asymptotic behaviors of the generalization loss and the free energy based on algebraic geometry. Also the short history how this theory has been applied to real world problems is introduced.

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ちなみに機械学習の代数幾何学的解釈みたいな話はあるので、なんかそこらへんと絡めようとしてよく分からなくなってるものと思った https://t.co/CrCIybNeCo
代数幾何と統計理論 https://t.co/fVoiUQgnKd
[論文] 渡辺 澄夫「代数幾何と統計理論」 https://t.co/DXYYhPjMTA 齊藤 宣一「数値解析における反例」 https://t.co/D829aqqqaP [インダストリアルマテリアルズ] 織田 一彰「数学の概念を用いて,現実世界の実体を一般言語で表現する―数学のビジネスでの応用可能性を探る―」 https://t.co/sjr3IgcqRr

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