Geometric Foundations of AI (I) : Parameter Spaces, Statistical Manifolds, and Optimization
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - How should we think geometrically about the parameters of a modern learning system When is the Fisher matrix a genuine metric, what does natural gradient really make invariant, and what replaces smooth Riemannian geometry when parameterizations become redundant or singular Geometric Foundations of AI (I) develops a rigorous, graduate-level framework for answering these questions. Beginning with statistical manifolds and information geometry, it moves through Fisher-Rao geometry, natural-gradient methods, variational inference, Legendre and Bregman duality, high-dimensional convex geometry, symmetry and quotient structure, loss-landscape geometry, singular learning theory, parameter-space topology, and spectral questions at modern scale. Throughout, the emphasis is not only on what a theorem says, but on the hypotheses that make it true and on what survives when the theorem is transferred to neural networks. Designed for graduate students and researchers in machine learning, statistics, applied mathematics, and optimization, the book combines classical geometric ideas with contemporary AI questions. Worked examples, carefully separated levels of evidence, and tiered exercises help readers distinguish intrinsic structure from coordinate artifacts-and develop a more reliable geometric understanding of optimization and learning. …
N° de ref. del artículo 9798907070134
- Título
- Geometric Foundations of AI (I) : Parameter Spaces, Statistical Manifolds, and Optimization
- Autor
- Guangyu Wang
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798907070134
- Peso del artículo
- 299 gramos
- Dimensiones
- 229x152x12 mm
Geometric Foundations of AI (I) develops a rigorous, graduate-level framework for answering these questions. Beginning with statistical manifolds and information geometry, it moves through Fisher–Rao geometry, natural-gradient methods, variational inference, Legendre and Bregman duality, high-dimensional convex geometry, symmetry and quotient structure, loss-landscape geometry, singular learning theory, parameter-space topology, and spectral questions at modern scale. Throughout, the emphasis is not only on what a theorem says, but on the hypotheses that make it true and on what survives when the theorem is transferred to neural networks.
Designed for graduate students and researchers in machine learning, statistics, applied mathematics, and optimization, the book combines classical geometric ideas with contemporary AI questions. Worked examples, carefully separated levels of evidence, and tiered exercises help readers distinguish intrinsic structure from coordinate artifacts—and develop a more reliable geometric understanding of optimization and learning.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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