論文の概要: TREET: TRansfer Entropy Estimation via Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06919v1
• Date: Sat, 10 Feb 2024 09:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 18:45:23.573938
• Title: TREET: TRansfer Entropy Estimation via Transformer
• Title（参考訳）: TREET: TransformerによるTRansferエントロピー推定
• Authors: Omer Luxembourg, Dor Tsur, Haim Permuter
• Abstract要約: 伝達エントロピー(英: Transfer Entropy, TE)は、プロセス間の情報の方向の流れを明らかにする情報理論における測度である。 本研究は,変圧器を用いた定常過程のTE推定手法であるTransfer Entropy Estimation via Transformers (TREET)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer entropy (TE) is a measurement in information theory that reveals the directional flow of information between processes, providing valuable insights for a wide range of real-world applications. This work proposes Transfer Entropy Estimation via Transformers (TREET), a novel transformer-based approach for estimating the TE for stationary processes. The proposed approach employs Donsker-Vardhan (DV) representation to TE and leverages the attention mechanism for the task of neural estimation. We propose a detailed theoretical and empirical study of the TREET, comparing it to existing methods. To increase its applicability, we design an estimated TE optimization scheme that is motivated by the functional representation lemma. Afterwards, we take advantage of the joint optimization scheme to optimize the capacity of communication channels with memory, which is a canonical optimization problem in information theory, and show the memory capabilities of our estimator. Finally, we apply TREET to real-world feature analysis. Our work, applied with state-of-the-art deep learning methods, opens a new door for communication problems which are yet to be solved.
• Abstract（参考訳）: 伝達エントロピー(英: Transfer entropy, TE)は、プロセス間の情報の流れを明らかにする情報理論における計測であり、幅広い現実世界の応用に有用な洞察を提供する。 本研究は,変圧器を用いた定常過程のTE推定手法であるTransfer Entropy Estimation via Transformers (TREET)を提案する。 提案手法では, TE にDonsker-Vardhan (DV) 表現を用い, 神経推定のタスクに注意機構を利用する。 本稿では,TREETの理論的および実証的研究を,既存の手法と比較して提案する。 その適用性を高めるために,関数表現補題に動機づけられた推定te最適化スキームを設計する。 その後、情報理論における正準最適化問題であるメモリを用いた通信チャネルの容量を最適化するために、共同最適化方式を利用して、推定器のメモリ能力を示す。 最後に,実世界の特徴分析にTREETを適用した。 最先端のディープラーニング手法を適用した我々の研究は、まだ解決されていないコミュニケーション問題の新たな扉を開く。

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