論文の概要: Information Geometry for the Working Information Theorist
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03884v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 20:36:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-10 06:35:08.623164
- Title: Information Geometry for the Working Information Theorist
- Title（参考訳）: 作業情報理論のための情報幾何学
- Authors: Kumar Vijay Mishra, M. Ashok Kumar and Ting-Kam Leonard Wong
- Abstract要約: 情報幾何学は、レーダーセンシング、アレイ信号処理、量子物理学、ディープラーニング、最適輸送など、様々な分野に適用できる分野間分野である。
本稿では,このエキサイティングな研究領域に精通していない情報理論家にとって重要な情報幾何学の概観を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.42675731940218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information geometry is a study of statistical manifolds, that is, spaces of
probability distributions from a geometric perspective. Its classical
information-theoretic applications relate to statistical concepts such as
Fisher information, sufficient statistics, and efficient estimators. Today,
information geometry has emerged as an interdisciplinary field that finds
applications in diverse areas such as radar sensing, array signal processing,
quantum physics, deep learning, and optimal transport. This article presents an
overview of essential information geometry to initiate an information theorist,
who may be unfamiliar with this exciting area of research. We explain the
concepts of divergences on statistical manifolds, generalized notions of
distances, orthogonality, and geodesics, thereby paving the way for concrete
applications and novel theoretical investigations. We also highlight some
recent information-geometric developments, which are of interest to the broader
information theory community.
- Abstract（参考訳）: 情報幾何学は、統計多様体、すなわち幾何学的な観点からの確率分布の空間の研究である。
その古典的な情報理論の応用は、フィッシャー情報、十分な統計、効率的な推定子といった統計概念に関係している。
今日、情報幾何はレーダーセンシング、アレイ信号処理、量子物理学、深層学習、最適輸送といった様々な分野の応用を見出す学際的分野として浮上している。
本稿では,このエキサイティングな研究領域に精通していない情報理論家にとって不可欠な情報幾何学の概要を紹介する。
統計多様体上の発散の概念、距離の一般化された概念、直交性、測地学を説明し、具体的な応用や新しい理論的研究の道筋を拓く。
また,情報理論コミュニティが興味を持っている最近の情報地理学の発展についても紹介する。
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