論文の概要: Information-Theoretic Equivalence of Entropic Multi-Marginal Optimal Transport: a Theory for Multi-Agent Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10256v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 12:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:16:13.425912
• Title: Information-Theoretic Equivalence of Entropic Multi-Marginal Optimal Transport: a Theory for Multi-Agent Communication
• Title（参考訳）: entropic multi-marginal optimal transportの情報理論等価性:マルチエージェント通信の理論
• Authors: Shuchan Wang
• Abstract要約: この等価性は、エントロピー最適輸送(OT)の場合に容易に還元できる。 OTは知識と信念の違いを比較するために広く用いられているため、異なる信念を持つエージェント間のコミュニケーションにこの結果を適用する。 我々は、将来のマルチエージェントチームシステムにおけるOT理論に光を当てることができると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose our information-theoretic equivalence of entropic multi-marginal optimal transport (MOT). This equivalence can be easily reduced to the case of entropic optimal transport (OT). Because OT is widely used to compare differences between knowledge or beliefs, we apply this result to the communication between agents with different beliefs. Our results formally prove the statement that entropic OT is information-theoretically optimal given by Wang et al. [2020] and generalize it to the multi-agent case. We believe that our work can shed light on OT theory in future multi-agent teaming systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エントロピー型マルチマルジナル最適輸送(MOT)の情報理論的等価性を提案する。 この等価性は、エントロピー最適輸送(OT)の場合に容易に還元できる。 OTは知識と信念の違いを比較するために広く用いられているため、異なる信念を持つエージェント間のコミュニケーションにこの結果を適用する。 我々の結果は、エントロピーOTがWangらによって与えられる情報理論的に最適であることを示す。 [2020]を一般化し、マルチエージェントケースに一般化する。 我々は、将来のマルチエージェントチームシステムにおけるOT理論に光を当てることができると考えている。

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