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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| yjohk00675.pdf | Abstract_要旨 | 283.08 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| djohk00675.pdf | Dissertation_全文 | 25.51 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Measure Transport Approaches for Data Visualization and Learning |
| その他のタイトル: | データの可視化と機械学習に対する測度変換によるアプローチ |
| 著者: | SEGUY, Vivien Pierre François |
| 著者名の別形: | セギ, ヴィヴィアン ピエル フランソワ |
| キーワード: | Machine Learning Optimal Transport Optimization Wasserstein Distances Cartograms |
| 発行日: | 23-Jul-2018 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(情報学) |
| 報告番号: | 甲第21318号 |
| 学位記番号: | 情博第675号 |
| 学位授与年月日: | 2018-07-23 |
| 請求記号: | 新制||情||117(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 山本 章博, 教授 山下 信雄, 教授 田中 利幸, 上田 修功 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k21318 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/233857 |
| 出現コレクション: | 140 博士(情報学) |
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