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/2208.10256v3
- Date: Sat, 24 Feb 2024 21:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:57:16.035332
- 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。
関連論文リスト
- Quantum Theory and Application of Contextual Optimal Transport [2.160404814399144]
本稿では、文脈化された輸送計画の記憶的最適化のための、第一種量子コンピューティングの定式化を提案する。
従来のニューラルOTアプローチと一致しない性能を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T22:03:16Z) - IPCC-TP: Utilizing Incremental Pearson Correlation Coefficient for Joint
Multi-Agent Trajectory Prediction [73.25645602768158]
IPCC-TPはインクリメンタルピアソン相関係数に基づく新しい関連認識モジュールであり,マルチエージェントインタラクションモデリングを改善する。
我々のモジュールは、既存のマルチエージェント予測手法に便利に組み込んで、元の動き分布デコーダを拡張することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T15:16:56Z) - Low-rank Optimal Transport: Approximation, Statistics and Debiasing [51.50788603386766]
フロゼットボン2021ローランで提唱された低ランク最適輸送(LOT)アプローチ
LOTは興味のある性質と比較した場合、エントロピー正則化の正当な候補と見なされる。
本稿では,これらの領域のそれぞれを対象とし,計算OTにおける低ランクアプローチの影響を補強する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T20:51:37Z) - Probabilistic Inverse Optimal Transport [11.425633112192521]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T20:33:27Z) - A Survey on Optimal Transport for Machine Learning: Theory and
Applications [1.1279808969568252]
最適輸送(OT)理論はコンピュータ科学コミュニティから注目を集めている。
本稿では,簡単な紹介と歴史,先行研究の紹介,今後の研究の方向性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T16:10:42Z) - Dif-MAML: Decentralized Multi-Agent Meta-Learning [54.39661018886268]
我々は,MAML や Dif-MAML と呼ばれる協調型マルチエージェントメタ学習アルゴリズムを提案する。
提案手法により, エージェントの集合が線形速度で合意に達し, 集約MAMLの定常点に収束できることを示す。
シミュレーションの結果は従来の非協調的な環境と比較して理論的な結果と優れた性能を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T16:51:09Z) - Relevant OTOC operators: footprints of the classical dynamics [68.8204255655161]
OTOC-RE定理(OTOC-RE theorem)は、作用素の完備な基底にまとめられたOTOCを第二レニイエントロピー(Renyi entropy)に関連付ける定理である。
関係作用素の小さな集合に対する和は、エントロピーの非常によい近似を得るのに十分であることを示す。
逆に、これは複雑性の別の自然な指標、すなわち時間と関連する演算子の数のスケーリングを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T19:23:26Z) - Generalization Properties of Optimal Transport GANs with Latent
Distribution Learning [52.25145141639159]
本研究では,潜伏分布とプッシュフォワードマップの複雑さの相互作用が性能に与える影響について検討する。
我々の分析に感銘を受けて、我々はGANパラダイム内での潜伏分布とプッシュフォワードマップの学習を提唱した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T07:31:33Z) - Regularized Optimal Transport is Ground Cost Adversarial [34.81915836064636]
最適輸送問題の正則化は, 地価逆数と解釈できることを示す。
これにより、地上空間上のロバストな異性度測度にアクセスでき、他のアプリケーションで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T17:28:35Z) - CO-Optimal Transport [19.267807479856575]
最適輸送(OT)は、2つの分布の対応関係を見つけ、類似性を測定するための強力なツールである。
我々は,CO-Optimal Transport のための COOT という新しいOT 問題を提案し,サンプルと特徴の2つのトランスポートマップを同時に最適化する。
ヘテロジニアス領域適応とコクラスタリング/データ要約における2つの機械学習アプリケーションを用いて、その汎用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-10T13:33:15Z) - Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind
Agents [64.25696237463397]
エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。
協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T19:37:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。