保護中: 機械学習の連続最適化としての準ニュートン法(1) アルゴリズムの概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習の連続最適化としての準ニュートン法(BFGS公式、ラグランジュ乗数、最適性条件、凸最適化問題、KLダイバージェンス最小化、等式制約付き最適化問題、DFG公式、正定値行列、幾何構造、セカント条件、準ニュートン法の更新則、ヘッセ行列、最適化アルゴリズム、探索方向、ニュートン法)
幾何構造
保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)
保護中: 正定値行列の情報幾何(1)双対的な幾何構造の導入
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される正定値行列の情報幾何としての双対的な幾何構造の導入(リーマン計量、接ベクトル空間、半正定値計画問題、自己平衡性、レビ-チビタ接続、リーマン幾何、測地線、ユークリッド幾何、∇-測地線、接ベクトル、テンソル量、双対平坦性、正定値行列集合)