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西山 悠研究室
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从最优传输与核方法出发，开发机器学习计算方法的研究室。
About关于研究室
以处理概率分布的数学为工具，支撑机器学习。
西山研究室研究机器学习的数学理论与算法。
该研究室处理用于衡量概率分布之间差异的最优传输，
近年的硕士论文和本科毕业论文中，
术语说明
- 最优传输
- 求将某个概率分布转移为另一个概率分布时所需的最小“搬运成本”的思路。
用于衡量分布之间的差异 - 核贝叶斯推断
- 将数据映射到
特征 空 间 （再生核希尔伯特 空 间）， 并在该 空间上进行贝叶斯推断的方法 - 状态
空 间模型 - 假设无法直接观测到的状态随时
间变化， 并由该状态产生观测数据的时间序列模型
Research研究课题
要从图像、
最优传输与Sinkhorn算法
针对用于快速求解最优传输问题的Sinkhorn算法，
Wasserstein距离与机器学习
这是将由最优传输确定的Wasserstein距离应用于机器学习的研究。
核贝叶斯推断与时间序列
在核贝叶斯推断的框架下，
Members教师
西山研究室的成员由教师、
- 副教授西山 悠
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Piles of sand at the sand quarry - geograph.org.uk - 1592459》 Christine Johnstone／CC BY-SA 2.0（裁剪）
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（原 聡 研究室） ：《Client Project Hashcat Testing With an AMD Epyc Supermicro Nvidia GPU Server Using Proxmox (Lawrence Systems) 07》 Lawrence Systems／CC BY 3.0（裁剪） - 相关研究室
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