★まずは、この一冊から始めよう！★ 最適輸送は、ふたつの確率分布を比較するためのツールです。深層学習の勃興とGPU計算の普及により、機械学習分野でも最適輸送が広く用いられるようになりました。 本書では、線形代数・確率・最適化についての初歩的な知識を前提として、線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説します。 【主な内容】 第1章　確率分布を比較するツールとしての最適輸送 第2章　最適化問題としての定式化 第3章　エントロピー正則化とシンクホーンアルゴリズム 第4章　敵対的ネットワーク 第5章　スライス法 第6章　他のダイバージェンスとの比較 第7章　不均衡最適輸送 第8章　ワッサースタイン重心 第9章　グロモフ・ワッサースタイン距離 第10章　おわりに