Trajectory ML 09: 状態が次に動く方向を学ぶ
観測ペアからベクトル場を推定し、1ステップ予測と経路全体の予測の違いを検証する。
Trajectory
Trajectory ML 10: 最適輸送で集団の移動を考える
周辺分布の制約を満たす輸送計画を求め、個体追跡との違いとSinkhorn正則化の役割を理解する。
Trajectory ML 11: 連続ダイナミクスとFlow Matching
Neural ODE、SDE、Flow Matchingをつなぎ、生成経路と実際の時間発展を区別する。
Trajectory ML 12: 帰結の予測、生存分析、因果推論
打ち切りを扱い、初期状態から結末を予測し、予測上の関連と介入の効果を区別する。