0x セミナー第 3 回
最適輸送の情報科学における進展

参加申し込み方法

こちらの参加申し込みフォーム（別ページ）から登録をお願いいたします．

再度のご登録を前回のセミナー参加者の皆様にもお願いしております．お手数ですがご協力のほどをよろしくお願いいたします．

講演概要

横井祥：最適輸送の使い方

この講演では、古典的な最適輸送とその変種（重心、Gromov–Wasserstein、不均衡最適輸送など）について、主に自然言語処理分野における豊富な応用例を通して視覚的な直感を得ることを目指します。「こんな風に使うことができるんだ… 面白い道具だね」「こういう使い方をしたかったらこういうキーワードで調べれば良いのか」と知識にアンカーを張るのも大きな目的です。さらに勉強をしたい人のための参考文献もできるだけ潤沢に加えました。なお題材として扱う自然言語処理についても一切の予備知識を要求しません。とりわけ離散シンボルの連続表現を得るための単語埋め込みと呼ばれる技術についてはそのモチベーションから丁寧に解説します。数学的前提知識も不要です。確率やベクトル・行列を使った表記に抵抗がない程度で十分です。

• 講演者：横井祥 (東北大学) www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~yokoi/

• スライド：https://speakerdeck.com/eumesy/how-to-leverage-optimal-transport

佐藤竜馬 ：最適輸送の解き方

この講演では、最適輸送問題の解き方について話します。ハンガリアン法・Sinkhorn アルゴリズム・ニューラルネットワークを使った推定方法の三つの方法を中心に、どのような場面でどの解き方を使うのが適しているかを紹介します。最後に、最近注目を集めている一次元射影や木への射影を使った高速かつ簡単な計算方法も紹介できればと考えています。 それぞれのトピックについて深入りするよりもこの分野の全体像を伝えることを優先するつもりです。前提知識としては基本的な行列演算と解析が分かればひとまず分かるように心がけますが、線形計画の双対とグラフ理論の基本を知っているとより理解しやすいと思います。ニューラルネットワークで推定する部分についてはニューラルネットワークの基本（誤差逆伝搬法をつかった確率的勾配降下法など）は前提に話を進めます。

• 講演者：佐藤竜馬 (京都大学) https://joisino.net/en/

• スライド：https://www.slideshare.net/joisino/ss-249394573