昨年度は 情報幾何学の基礎 を読んでいた勉強会です。 より進んだトピックを勉強したいので、次は Amari 先生の Information Geometry and Its Applications を読もうと思います。

テキストと参考図書

テキスト

Information Geometry and Its Applications

第 1 回は上のページで sample として読める chapter 2 を行いますので、購入の必要はありません。 が、次回以降も参加予定の方はテキストをの購入をご検討ください。

chapter2

参考書

1. 情報幾何学の基礎
2. 情報幾何学の新展開
3. Methods of Information Geometry
4. Information Geometry: Near Randomness and Near Independence

対象とする参加者

1. 情報幾何を勉強してみたい人が対象です．
2. 新しく始めるので昨年度参加していなくても問題ありません。
3. 微分幾何学、統計学、機械学習の知識は仮定しません。
4. 割かししっかりと数学やるので，厳密な議論や数学が嫌いな人にはﾂﾗｲと思います．
5. わからない／知らないことがあればその旨お知らせください。

6. 前提知識としては、理工系の 1 回生の内容は習熟している方が望ましいです。
   

    - 多変数の微積分
    - 線形代数
   

   は分かっている前提で発表も進めていきたいと思います。

タイムテーブル

時間は多少前後いたします

今回は chapter 2 「Exponential Families and Mixture Families of Probability Distributions」から始めます。

会場について

東京都新宿区信濃町３５　信濃町煉瓦館 4 階 NTTデータ数理システム セミナールーム: 地図

煉瓦館 4 階にエレベータで上がったら、ひたすら右に進んでください。右奥にセミナールームがあります．。

なお、google map に従うと慶應大学病院の敷地に案内されるという現象も観測されておりますので、以下のページも参考にしていただけると幸いです
http://www.msi.co.jp/msi/location.html

会場アクセス

JR総武線 「信濃町駅」 徒歩1分
都営大江戸線 「国立競技場駅」A1番出口 徒歩8分
東京メトロ丸の内線 「四谷三丁目駅」1番出口 徒歩8分
新宿駅西口-品川車庫（品97） 「信濃町駅前（慶應病院前）」 下車 すぐ