Update index.md

index.md

@@ -42,6 +42,7 @@ DLAP世話人:　橋本幸士（京都大）、富谷昭夫（大阪国際工科
 日時：2月15日10:30~11:30(JST)<br>
 発表者：池 祐一　氏(九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)<br>
 場所（ハイブリッド）：京都大学理学研究科5号館511号室<br>
+[講演スライド](./slides/2024-02-15_Kyoto.pdf)<br>
 発表題目：パーシステントホモロジーと機械学習<br>
 概要：近年，位相的データ解析，特にパーシステントホモロジーは機械学習と密接に結びついて発展してきている．本講演では，パーシステントホモロジーと機械学習を組み合わせる様々な取り組みについて説明したい．データのパーシステンス図を機械学習の入力として使うという従来からの手法だけでなく，パーシステントホモロジーを⽤いたトポロジー的損失項を⽬的関数に加えて最適化することで学習器をトポロジー的にコントロールするアプローチや，機械学習モデルにパーシステントホモロジーを組み込むという比較的最近の話題にも触れる予定である．また時間があれば，ニューラルネットワークからトポロジー的な特徴量を取り出したり，パーシステンス図を計算する関数そのものをネットワークで学習したりする試みについても説明したい．<br>