Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Communications: Principles and Challenges

論文の概要: Semantic Communications: Principles and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01389v2
Date: Thu, 6 Jan 2022 10:50:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-09 13:57:55.789278
Title: Semantic Communications: Principles and Challenges
Title（参考訳）: セマンティックコミュニケーション: 原則と課題
Authors: Zhijin Qin, Xiaoming Tao, Jianhua Lu, and Geoffrey Ye Li
Abstract要約: 本稿では,セマンティックコミュニケーションの概要を紹介する。シャノン情報理論の簡単なレビューの後、深層学習によって実現される理論、フレームワーク、システム設計とのセマンティックコミュニケーションについて論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.13318519076149
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Semantic communication, regarded as the breakthrough beyond Shannon paradigm, aims at the successful transmission of semantic information conveyed by the source rather than the accurate reception of each single symbol or bit regardless of its meaning. This article provides an overview on semantic communications. After a brief review on Shannon information theory, we discuss semantic communications with theory, frameworks, and system design enabled by deep learning. Different from the symbol/bit error rate used for measuring the conventional communication systems, new performance metrics for semantic communications are also discussed. The article is concluded by several open questions.
Abstract（参考訳）: 意味コミュニケーションはシャノンパラダイムを超えた突破口と見なされ、個々のシンボルやビットの正確な受信よりも、ソースによって伝達される意味情報の伝達の成功を目指している。本稿では,セマンティックコミュニケーションの概要を紹介する。シャノン情報理論の簡単なレビューの後、深層学習によって実現される理論、フレームワーク、システム設計とのセマンティックコミュニケーションについて論じる。従来の通信システムの測定に用いられるシンボル/ビット誤り率とは違い,意味コミュニケーションのための新しい性能指標についても論じる。この記事はいくつかのオープンな質問で締めくくられている。

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