論文の概要: Categorical and geometric methods in statistical, manifold, and machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03862v1
- Date: Tue, 06 May 2025 16:27:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.880631
- Title: Categorical and geometric methods in statistical, manifold, and machine learning
- Title（参考訳）: 統計・多様体・機械学習におけるカテゴリー的・幾何学的手法
- Authors: Hông Vân Lê, Hà Quang Minh, Frederic Protin, Wilderich Tuschmann,
- Abstract要約: 本稿では、最初に citeLe2023 で開発された確率的射の圏の応用と、統計学、機械学、多様体学習におけるいくつかの問題への幾何的手法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present and discuss applications of the category of probabilistic morphisms, initially developed in \cite{Le2023}, as well as some geometric methods to several classes of problems in statistical, machine and manifold learning which shall be, along with many other topics, considered in depth in the forthcoming book \cite{LMPT2024}.
- Abstract（参考訳）: 我々は、最初に \cite{Le2023} で開発された確率的射の圏の応用と、いくつかの幾何学的手法を統計学、機械学、多様体学習のいくつかのクラスに適用し、今後の書籍 \cite{LMPT2024} で深く考察する。
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