論文の概要: Robust Semantic Communications Against Semantic Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03338v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 16:37:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 18:42:58.695982
- Title: Robust Semantic Communications Against Semantic Noise
- Title（参考訳）: セマンティックノイズに対するロバストなセマンティック通信
- Authors: Qiyu Hu, Guangyi Zhang, Zhijin Qin, Yunlong Cai and Guanding Yu
- Abstract要約: まず,ロバストなエンドツーエンドのセマンティック通信システムにおいて,セマンティックノイズに対処するためのフレームワークを提案する。
そこで本研究では,意味雑音の原因を分析し,それを生成するための実用的な手法を提案する。
提案手法は,送信オーバヘッドを大幅に低減したセマンティックノイズに対するセマンティック通信システムのロバスト性を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.80426719511182
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although the semantic communications have exhibited satisfactory performance
in a large number of tasks, the impact of semantic noise and the robustness of
the systems have not been well investigated. Semantic noise is a particular
kind of noise in semantic communication systems, which refers to the misleading
between the intended semantic symbols and received ones. In this paper, we
first propose a framework for the robust end-to-end semantic communication
systems to combat the semantic noise. Particularly, we analyze the causes of
semantic noise and propose a practical method to generate it. To remove the
effect of semantic noise, adversarial training is proposed to incorporate the
samples with semantic noise in the training dataset. Then, the masked
autoencoder is designed as the architecture of a robust semantic communication
system, where a portion of the input is masked. To further improve the
robustness of semantic communication systems, we design a discrete codebook
shared by the transmitter and the receiver for encoded feature representation.
Thus, the transmitter simply needs to transmit the indices of these features in
the codebook. Simulation results show that our proposed method significantly
improves the robustness of semantic communication systems against semantic
noise with significant reduction on the transmission overhead.
- Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは多くのタスクにおいて満足な性能を示したが、セマンティックノイズの影響とシステムの堅牢性は十分に研究されていない。
意味的ノイズ(semantic noise)は、意味的コミュニケーションシステムにおける特定のノイズの一種であり、意図された意味的シンボルと受信されたシンボルとの誤解を意味する。
本稿ではまず,ロバストなエンドツーエンドのセマンティック通信システムにおいて,セマンティックノイズに対処するためのフレームワークを提案する。
特に,セマンティクスノイズの原因を分析し,それを生成する実用的な手法を提案する。
セマンティックノイズの影響を除去するため,トレーニングデータセットにセマンティックノイズを組み込んだ逆トレーニングを提案する。
次に、マスク付きオートエンコーダは、入力の一部がマスクされているロバストなセマンティック通信システムのアーキテクチャとして設計される。
意味コミュニケーションシステムのロバスト性をさらに高めるため,我々は,送信者と受信者が共有する離散コードブックを符号化特徴表現用に設計する。
したがって、送信側は単にこれらの特徴の指標をコードブックに送信する必要がある。
シミュレーションの結果,提案手法は,伝送オーバーヘッドを著しく低減し,意味雑音に対する意味コミュニケーションシステムのロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
関連論文リスト
- Secure Semantic Communication via Paired Adversarial Residual Networks [59.468221305630784]
本稿では,セキュリティを意識したセマンティック通信システムに対する敵攻撃の正の側面について検討する。
セマンティックトランスミッターの後に、セマンティックレシーバーの前に、一対のプラグイン可能なモジュールがインストールされる。
提案手法は,高品質なセマンティック通信を維持しつつ,盗聴者を騙すことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T08:32:20Z) - Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication [62.87895431431273]
本稿では,実用的な意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
2つの知性エージェント間の効果的な目標指向情報共有を可能にする。
数値的な評価は、少ないビット量で効率的な通信を実現するためのフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T03:36:19Z) - Semantic Channel Equalizer: Modelling Language Mismatch in Multi-User
Semantic Communications [7.135255376289843]
エージェント(送信者と受信者)がセマンティックメッセージの交換を通じて対話するマルチユーザセマンティック通信システムについて考察する。
意味コミュニケーションにおける言語の役割はしばしば見過ごされる。
本稿では,メッセージ解釈における重要なあいまいさを抑えるために,新しい意味チャネル等化器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-04T12:08:19Z) - Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware
Communication Framework [124.6509194665514]
ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的な意味を表現し,伝達し,解釈するために,新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。
プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。
ソースユーザの暗黙的意味推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T01:32:27Z) - Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph:
Principle, Implementation, and Performance Evaluation [74.38561925376996]
単一ユーザと複数ユーザのコミュニケーションシナリオに対して,認知意味コミュニケーションフレームワークが2つ提案されている。
知識グラフから推論規則をマイニングすることにより,効果的な意味補正アルゴリズムを提案する。
マルチユーザ認知型セマンティックコミュニケーションシステムにおいて,異なるユーザのメッセージを識別するために,メッセージ復元アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:01:43Z) - Semantic-Native Communication: A Simplicial Complex Perspective [50.099494681671224]
トポロジカル空間の観点から意味コミュニケーションを研究する。
送信機はまずデータを$k$の単純複素数にマッピングし、その高次相関を学習する。
受信機は構造を復号し、行方不明または歪んだデータを推測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-30T22:33:44Z) - Robust Semantic Communications with Masked VQ-VAE Enabled Codebook [56.63571713657059]
本稿では,ロバストなエンドツーエンドのセマンティック通信システムにおいて,セマンティックノイズに対処するためのフレームワークを提案する。
セマンティックノイズに対処するため、重み付き対向トレーニングを開発し、トレーニングデータセットにセマンティックノイズを組み込む。
ノイズやタスク非関連の特徴を抑える機能重要モジュール (FIM) を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T16:58:47Z) - Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph [33.29303908864777]
知識グラフを利用した認知意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
意味情報検出のためのシンプルで汎用的で解釈可能なソリューションを開発した。
提案システムは,データ圧縮率や通信の信頼性の観点から,他のベンチマークシステムよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T08:26:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。