トポロジーからのデータ解析
「Topological Data Analysis(TDA、位相的データ解析)の参考文献」
Deep Learningとは別のアプローチで画像や自然言語の認識精度を向上させるお話
トポロジーとは数学の一分野で”位相幾何学”と訳される「位置の学問」
連続変形（伸ばす曲げるOK、切る貼るNG）しても保たれる形や空間の性質に焦点を当てたもの
ここでいくつかのホモロジーという用語（ホモロジー群）が出てくるが
これは形や空間という見た目の情報からコンピュータで計算可能な情報を取り出すためのもの
連結成分の数や穴の数を計算することで数学的に扱えるようにしている
TDAにおいてはその中でもパーシステントホモロジーという手法がよく用いられる
ユークリッド空間上のデータ群から実数のパラメータを用いて単体複体のフィルトレーション
パラメータを変化させた際のホモロジーの変化からデータ群を解析する
まだまだ複体の種類など基本的なことが理解出来ていない…
参考書も枯れたものが多いので早速ポチってみた
