human
さまざまな計算を広く説明し、いくつかの良い教科書に名前を付けてもらえますか？
gpt
変分計算は、関数と機能の小さな変化であるバリエーションを使用して、関数の最大値と最小値を見つける数学的分析の分野です：関数のセットから実数までのマッピング。物理学、メカニック、ジオメトリ、最適化の問題にアプリケーションがあります。

変分計算をカバーするいくつかの優れた教科書は次のとおりです。

Jean-Pierre BourguignonとHervéLeDretによる変分計算。これは、幾何学的アプローチと多くのエクササイズを備えた被験者への包括的な紹介を提供します。
I. M. GelfandとS. V. Fominによるバリエーションの微積分は、基本理論と変分計算のいくつかの応用をカバーする古典的なテキストです。
Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、およびAaron Courvilleによるディープラーニング。これは、機械学習およびディープラーニングモデルのツールとして変分計算を導入しています。
クリストファーM.ビショップによるパターン認識と機械学習。これは、ベイジアン推論やグラフィカルモデルなどの機械学習の問題にも変分計算を使用しています。
これがあなたが変分計算についてもっと学ぶのに役立つことを願っています。
human
パターン認識と機械学習の著者であるクリストファーM.ビショップの背景をもっと提供していただけますか？彼は他にどのような本を書いたのですか、そして彼の学問的背景は何ですか？
gpt
クリストファー・M・ビショップは、機械学習と人工知能の分野で顕著な人物です。彼はコンピューターの科学者であり研究者であり、確率的機械学習アルゴリズムの開発とそのアプリケーションの開発への貢献でよく知られています。

ビショップは、1980年にオックスフォードのセントキャサリン大学で物理学の学士号を取得し、その後博士号を取得し続けました。1983年にエジンバラ大学で理論物理学の博士号を取得した後、彼はイタリアのトリエステの国際理論物理学センターでポスドク研究員として、そして英国政府のカルハム研究所の研究科学者として働きました。研究研究所。

1986年、ビショップはエディンバラ大学のコンピューターサイエンス学部に加わり、そこで講師として、そして上級講師として働きました。1997年、彼はエディンバラ大学のコンピューターサイエンスおよび応用数学の教授に任命され、2004年までそこに留まりました。

2004年、ビショップは研究科学者として英国ケンブリッジのマイクロソフト研究に参加し、後にそこで機械学習と知覚グループの責任者になりました。Microsoft Researchに在籍中、彼は機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングのためのベイジアン方法など、機械学習とコンピュータービジョンの幅広い研究トピックに取り組んできました。

2006年に最初に公開され、この分野で広く使用されている教科書になった「パターン認識と機械学習」に加えて、ビショップは他のいくつかの本や多数の研究論文を執筆しています。彼の他の本には、「パターン認識のためのニューラルネットワーク」と「ベイジアンの推論と機械学習」が含まれます。彼は、2004年のロイヤルソサエティウルフソンリサーチメリットアワードや2018年のIEEEニューラルネットワークパイオニア賞など、この分野への貢献に対して数々の賞と栄誉を受けています。