要約
この論文では、エントロピーマルチマージナル最適輸送（MOT）の情報理論上の等価性を提案します。
この等価性は、エントロピー最適輸送 (OT) の場合に簡単に還元できます。
OT は知識や信念の違いを比較するために広く使用されているため、この結果を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適用します。
私たちの結果は、エントロピー OT が情報理論的に最適であるという Wang らの主張を正式に証明しています。
[2020] そしてそれをマルチエージェントの場合に一般化します。
私たちは、私たちの研究が将来のマルチエージェント チーミング 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ます。
要約(オリジナル)
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.
arxiv情報
| 著者 | Shuchan Wang |
| 発行日 | 2024-02-24 21:54:59+00:00 |
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