論文の概要: Common Language for Goal-Oriented Semantic Communications: A Curriculum Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08051v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 19:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 15:19:41.713484
• Title: Common Language for Goal-Oriented Semantic Communications: A Curriculum Learning Framework
• Title（参考訳）: 目標指向セマンティックコミュニケーションのための共通言語:カリキュラム学習フレームワーク
• Authors: Mohammad Karimzadeh Farshbafan, Walid Saad, and Merouane Debbah
• Abstract要約: 目標指向タスク実行を実現するための包括的セマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 カリキュラム学習(CL)と強化学習(RL)を組み合わせた新しいトップダウンフレームワークを提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は,学習中の収束時間,タスク実行時間,送信コストにおいて従来のRLよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.81698651016444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communications will play a critical role in enabling goal-oriented services over next-generation wireless systems. However, most prior art in this domain is restricted to specific applications (e.g., text or image), and it does not enable goal-oriented communications in which the effectiveness of the transmitted information must be considered along with the semantics so as to execute a certain task. In this paper, a comprehensive semantic communications framework is proposed for enabling goal-oriented task execution. To capture the semantics between a speaker and a listener, a common language is defined using the concept of beliefs to enable the speaker to describe the environment observations to the listener. Then, an optimization problem is posed to choose the minimum set of beliefs that perfectly describes the observation while minimizing the task execution time and transmission cost. A novel top-down framework that combines curriculum learning (CL) and reinforcement learning (RL) is proposed to solve this problem. Simulation results show that the proposed CL method outperforms traditional RL in terms of convergence time, task execution time, and transmission cost during training.
• Abstract（参考訳）: セマンティック通信は、次世代無線システム上でゴール指向サービスを実現する上で重要な役割を果たす。 しかし、このドメインのほとんどの先行技術は特定のアプリケーション(例えばテキストや画像)に限定されており、特定のタスクを実行するために送信された情報の有効性をセマンティクスとともに考慮しなければならないゴール指向の通信は許可されていない。 本稿では,目標指向タスク実行を実現するための包括的意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 話者とリスナーのセマンティクスをキャプチャするために、信念の概念を用いて共通言語を定義し、話者がリスナーに環境観察を記述できるようにする。 次に、タスクの実行時間と送信コストを最小にしつつ、観察を完全に記述する信念の最小セットを選択するための最適化問題を提案する。 この問題を解決するために, カリキュラム学習(cl)と強化学習(rl)を組み合わせた新しいトップダウンフレームワークを提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は,学習中の収束時間,タスク実行時間,送信コストにおいて従来のRLよりも優れていた。

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