I-CONフレームワーク(ICLR 2025)による表現学習の数理的統一性
はじめに ついこの間（2025年4月24～28日）、NeurIPSやICMLに並ぶ AIトップカンファレンスの1つであるICLR 2025がシンガポールで開催されました。ICLRとは2013年に...
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Flow Matchingをメタ的な視点へ ー 確率分布空間上のダイナミクスを学習 ー
はじめに 近年、生成モデルのパラダイムは GANやVAE から拡散モデル、そして Flow Matching (FM) へと急速にシフトしています。Flow Matching は、確率分布間の変...
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統計モデルを幾何学的に捉える基礎
はじめに 最近、情報幾何学について興味があるので自主的に学習を進めています 情報幾何学は統計学と微分幾何学を融合した分野で、かのAIの神とも称される 甘利 俊一先生が発展させてきた分野です。その...
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位相幾何学入門 ~ホモトピーと群表示についての整理~
はじめに 最近「位相幾何学」について学習する機会があったので、この分野の基礎知識を備忘録程度にまとめていきます。 というのも、自分自身元々GNN(Graph Neural Network)をメイ...
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多変量正規分布と和解しよう！〜固有値展開による独立化〜
はじめに 多変量正規分布は、統計学や機械学習において非常に重要な確率分布です。しかし、その確率密度関数の複雑な見た目に、とっつきにくさを感じる方もいるかもしれません そこで本記事では、多変量正規...
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Optunaで学ぶハイパーパラメータチューニング ― ベイズ最適化・TPE・多目的最適化まで
はじめに この前研究室のセミナーで Optunaを使ったハイパーパラメータ最適化について講義をしてきました。（僕の研究室には学部生から博士課程の方まで様々なので、わかりやすくてやりがいのある資料...
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