Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic Inverse Optimal Transport

論文の概要: Probabilistic Inverse Optimal Transport

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09754v1
Date: Fri, 17 Dec 2021 20:33:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-21 15:18:15.293998
Title: Probabilistic Inverse Optimal Transport
Title（参考訳）: 確率的逆最適輸送
Authors: Wei-Ting Chiu, Pei Wang, Patrick Shafto
Abstract要約: 最適輸送(OT)は、コスト行列が与えられた確率測度間の最適結合を求める問題を定式化する。結合のコストを推定する逆問題は、逆最適輸送(IOT)である。我々は、エントロピー規則化OTの研究ツールを用いて、IOTの特性を形式化し、体系的に解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.425633112192521
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optimal transport (OT) formalizes the problem of finding an optimal coupling between probability measures given a cost matrix. The inverse problem of inferring the cost given a coupling is Inverse Optimal Transport (IOT). IOT is less well understood than OT. We formalize and systematically analyze the properties of IOT using tools from the study of entropy-regularized OT. Theoretical contributions include characterization of the manifold of cross-ratio equivalent costs, the implications of model priors, and derivation of an MCMC sampler. Empirical contributions include visualizations of cross-ratio equivalent effect on basic examples and simulations validating theoretical results.
Abstract（参考訳）: 最適輸送(OT)は、コスト行列が与えられた確率測度間の最適結合を求める問題を定式化する。結合のコストを推定する逆問題は、逆最適輸送(Inverse Optimal Transport, IOT)である。 IOTはOTほどよく理解されていない。我々は、エントロピー規則化OTの研究ツールを用いて、IOTの特性を形式化し、体系的に解析する。理論的貢献には、クロス比例等価コストの多様体の特徴づけ、モデル事前の含意、MCMCサンプリング器の導出などが含まれる。経験的貢献には、基本的な例と理論結果を検証するシミュレーションに対する相互比等価効果の可視化が含まれる。

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