論文の概要: Semantic Communication with Adaptive Universal Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09119v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 11:36:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 18:56:00.600625
• Title: Semantic Communication with Adaptive Universal Transformer
• Title（参考訳）: 適応ユニバーサルトランスを用いた意味コミュニケーション
• Authors: Qingyang Zhou, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Chenghui Peng, and Honggang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,Universal Transformerに基づく意味コミュニケーションシステムを提案する。 従来の変圧器と比較して、ユニバーサル変圧器に適応循環機構を導入する。 新しい意味コミュニケーションシステムは、異なる意味情報を持つ文をより柔軟に送信することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.027228071909656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development of deep learning (DL), natural language processing (NLP) makes it possible for us to analyze and understand a large amount of language texts. Accordingly, we can achieve a semantic communication in terms of joint semantic source and channel coding over a noisy channel with the help of NLP. However, the existing method to realize this goal is to use a fixed transformer of NLP while ignoring the difference of semantic information contained in each sentence. To solve this problem, we propose a new semantic communication system based on Universal Transformer. Compared with the traditional transformer, an adaptive circulation mechanism is introduced in the Universal Transformer. Through the introduction of the circulation mechanism, the new semantic communication system can be more flexible to transmit sentences with different semantic information, and achieve better end-to-end performance under various channel conditions.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)の開発により、自然言語処理(NLP)によって、大量の言語テキストを分析し、理解することが可能になった。 そこで我々は,NLPの助けを借りて,雑音の多いチャネル上での協調的セマンティック・ソースとチャネル・コーディングによるセマンティック・コミュニケーションを実現する。 しかし、この目的を実現するための既存の方法は、各文に含まれる意味情報の差を無視しながら、NLPの固定変換器を使用することである。 そこで本稿では,ユニバーサルトランスフォーマーを用いた新しい意味コミュニケーションシステムを提案する。 従来の変圧器と比較して、ユニバーサル変圧器に適応循環機構を導入する。 循環機構の導入により、新しい意味コミュニケーションシステムは、異なる意味情報を持つ文を送信し、様々なチャンネル条件下でより優れたエンドツーエンド性能を実現することができる。

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