IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK

1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201

朝の8時から1時間から2時間と夜の5時から1時間か二時間だけ仕事がある。 あとはずっと待機。 休みは不定期。ただし俺の立場が一番低いのでシフトを決める権限とかはない。両親の都合に合わせることになる。 ファミマやローソンセブンは隣町にしかない 近所にはディリーヤマザキしかない 本屋とかそんな文化施設はない。 半日かけて遠出してもせいぜい田舎のイオンである 昼間からウロウロしてると近所の目が気になるのであまり出てもいけない というか上記の理由でそもそもウロウロする目的がない。 バイトをしようにもそんな微妙な時間帯のバイトなんかど田舎の近所にはない。 単発のバイトは片道20か50キロ先にしかない バイト紹介サイトを検索するとポイントサイトとかアンケートばかり出てくる。 なので結局家にいるわけだけど、両親は健在なので俺の居場所はリビングにはない というか一階にはない なので二階の自分の部屋に籠もっ