東京大学大学院情報理工学系研究科 理化学研究所脳神経科学研究センター
2025 年 32 巻 4 号 p. 216-225
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情報幾何は，確率分布の集合の幾何構造をもとに情報処理の原理を解明する学問である．これまでに，Fisher情報量とKullback--Leiblerダイバージェンスに基づいた双対平坦構造を通して，統計的推論に関する見通しの良い理解が得られてきた．一方で，確率分布間の最適輸送コストによって定義されるWasserstein距離が近年さまざまな分野で活用されている．本稿では，Wasserstein距離に基づいた統計的推論や情報幾何に関する最近の進展を紹介する．
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