論文の概要: Probing the Information Theoretical Roots of Spatial Dependence Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18459v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 16:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 18:41:39.486951
• Title: Probing the Information Theoretical Roots of Spatial Dependence Measures
• Title（参考訳）: 空間依存対策の情報理論的ルーツの提案
• Authors: Zhangyu Wang, Krzysztof Janowicz, Gengchen Mai, Ivan Majic,
• Abstract要約: 空間依存度とエントロピーの情報理論測度との間には関係がある。 自己情報レンズによる空間自己相関の理論的根源を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.661228054439679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intuitively, there is a relation between measures of spatial dependence and information theoretical measures of entropy. For instance, we can provide an intuition of why spatial data is special by stating that, on average, spatial data samples contain less than expected information. Similarly, spatial data, e.g., remotely sensed imagery, that is easy to compress is also likely to show significant spatial autocorrelation. Formulating our (highly specific) core concepts of spatial information theory in the widely used language of information theory opens new perspectives on their differences and similarities and also fosters cross-disciplinary collaboration, e.g., with the broader AI/ML communities. Interestingly, however, this intuitive relation is challenging to formalize and generalize, leading prior work to rely mostly on experimental results, e.g., for describing landscape patterns. In this work, we will explore the information theoretical roots of spatial autocorrelation, more specifically Moran's I, through the lens of self-information (also known as surprisal) and provide both formal proofs and experiments.
• Abstract（参考訳）: 直感的には、空間依存の測度とエントロピーの情報理論測度との間には関係がある。 例えば、空間データサンプルが平均的に、期待される情報よりも少ないことを述べ、空間データが特別な理由を直感的に説明できる。 同様に、圧縮が容易な空間データ、例えばリモートセンシング画像は、空間的自己相関も顕著である。 情報理論の広く使われている言語における空間情報理論の(非常に特異的な)コア概念を定式化することで、それらの違いと類似性に関する新たな視点が開かれ、また、より広範なAI/MLコミュニティとの学際的なコラボレーションを促進する。 しかし、この直感的な関係は形式化と一般化が難しいため、以前の研究は主にランドスケープパターンを記述する実験結果に頼っている。 本研究では,空間的自己相関(特にモランのI)の情報理論のルーツを,自己情報レンズ(補題としても知られる)を通して探求し,形式的証明と実験の両方を提供する。

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