代表技術通信～ML Agentsと情報幾何学

草場代表

2020/10/12

こんばんは。代表の草場です。

Unityでの点群表現が思いつかず、悶々とする日々です。どうもいかないので、UnityのML Agentsをダウンロードしました。この「ML-Agent[0.13.1]を使った強化学習の環境構築」を参考に環境構築をしました。とりあえず動くようにはなったので、何個か試して記事にしようと思います。

さて、情報幾何が気になっているので再度勉強です。赤穂先生の「情報幾何と機械学習」がわかりやすいです。

幾何学は視覚に訴える学問である。だから、難しい理論的な話も幾何を用いて視覚的に説明すれば、初心者にも直感的に理解することができる。
では機械学習を幾何的に説明するとどのようになるだろうか。一言で言えば、機械学習とは、データが与えられたとき、そのデータにうまくあてはまるモデルを見つけるという操作である。これは、分野によってシステム同定、統計的推定などと呼ばれるものと基本的に同じである。

空間の定義とか、空間の接続とか、そういえば一般相対論で勉強したなーということで、改めてEMANの物理学にて勉強しました。EMANさんの平行移動の部分です。ゴリゴリゴリゴリ計算中です。

空間の定義、まっすぐ進むということを定式化すること、先人の知恵がありがたいですね！

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