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、有名なコンピューター科学者および機械学習研究者です。彼は、教科書「パターン認識と機械学習」で最もよく知られています。これは、この分野の参照として広く使用されています。

ビショップは1959年に英国で生まれ、1980年にオックスフォード大学で物理学の学士号を取得しました。その後、1983年にエジンバラ大学で理論物理学の博士号を取得しました。

博士号を取得した後、ビショップは英国のカルハム研究所で研究科学者として働き始め、そこで融合エネルギー研究のためのアルゴリズムの開発に取り組みました。1986年、彼は日本の東芝コーポレーションに加わり、そこで同社の製品の音声認識アルゴリズムに取り組みました。

1992年、ビショップは英国ケンブリッジのマイクロソフト研究所に加わり、そこで長年研究者およびマネージャーとして働いていました。マイクロソフトでの間、彼は多くの研究論文を発表し、機械学習と認識グループを共同設立しました。

「パターン認識と機械学習」に加えて、ビショップは「パターン認識のためのニューラルネットワーク」、「ベイジアン推論と科学と工学における最大エントロピー方法」、「パターン認識と機械学習ツールボックスなど、他のいくつかの本を書いています。「

ビショップは、王立工学アカデミーのフェロー、エジンバラ王立協会のフェロー、王立協会のフェローです。彼はまた、IEEE Neural Network Pioneer AwardやWolfson Research Merit Awardを含む、機械学習の分野への貢献に対していくつかの賞を受賞しています。