泛化界限

深度分析

以分散資訊瓶頸 (DIB) 優化 AgentNet 自發通訊：理論、變分界限與泛化分析

本文從資訊理論視角，提出一套以分散資訊瓶頸（DIB）為基礎的自發通訊框架，讓異質代理在受限頻寬與計算下協作學習通訊協定。作者以聯合損失函數同時優化決策與通訊訊號，並導出變分界限以量化「任務相關資訊」與「表示複雜度（MDL）」的權衡。