論文の概要: Curriculum Learning for Goal-Oriented Semantic Communications with a Common Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10429v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 22:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 14:48:38.139301
• Title: Curriculum Learning for Goal-Oriented Semantic Communications with a Common Language
• Title（参考訳）: 共通言語を用いたゴール指向セマンティックコミュニケーションのためのカリキュラム学習
• Authors: Mohammad Karimzadeh Farshbafan, Walid Saad, and Merouane Debbah
• Abstract要約: 話者とリスナーが協調して一連のタスクを実行することを可能にするために,総合目標指向の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。 話者とリスナーのセマンティックコミュニケーションを実現するために,階層的信念に基づく共通言語を提案する。 最適化問題は、イベントの完全かつ抽象的な記述を決定するために定義される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.85719227557608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Goal-oriented semantic communication will be a pillar of next-generation wireless networks. Despite significant recent efforts in this area, most prior works are focused on specific data types (e.g., image or audio), and they ignore the goal and effectiveness aspects of semantic transmissions. In contrast, in this paper, a holistic goal-oriented semantic communication framework is proposed to enable a speaker and a listener to cooperatively execute a set of sequential tasks in a dynamic environment. A common language based on a hierarchical belief set is proposed to enable semantic communications between speaker and listener. The speaker, acting as an observer of the environment, utilizes the beliefs to transmit an initial description of its observation (called event) to the listener. The listener is then able to infer on the transmitted description and complete it by adding related beliefs to the transmitted beliefs of the speaker. As such, the listener reconstructs the observed event based on the completed description, and it then takes appropriate action in the environment based on the reconstructed event. An optimization problem is defined to determine the perfect and abstract description of the events while minimizing the transmission and inference costs with constraints on the task execution time and belief efficiency. Then, a novel bottom-up curriculum learning (CL) framework based on reinforcement learning is proposed to solve the optimization problem and enable the speaker and listener to gradually identify the structure of the belief set and the perfect and abstract description of the events. Simulation results show that the proposed CL method outperforms traditional RL in terms of convergence time, task execution cost and time, reliability, and belief efficiency.
• Abstract（参考訳）: ゴール指向セマンティック通信は次世代無線ネットワークの柱となる。 この分野における最近の大きな取り組みにもかかわらず、ほとんどの先行研究は特定のデータ型(例えば、画像や音声)に焦点を当てており、意味伝達の目的と有効性を無視している。 そこで,本稿では,話者とリスナが動的環境において一連の逐次タスクを協調的に実行できるようにするため,総合的な目標指向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ックコミュニケーションを実現するために,階層的信念に基づく共通言語を提案する。 講演者は、環境のオブザーバとして機能し、その信念を利用して、その観察(イベントと呼ばれる)の初期記述をリスナーに送信する。 そして、リスナーは、送信された記述を推測し、話者の送信された信念に関連する信念を加えることでそれを完了することができる。 これにより、リスナは、完了した記述に基づいて観察されたイベントを再構成し、再構成されたイベントに基づいて環境において適切なアクションを行う。 タスクの実行時間と信念効率の制約により伝達コストと推論コストを最小限に抑えながら、イベントの完全かつ抽象的な記述を決定する最適化問題を定義する。 そこで,強化学習に基づく新たなボトムアップカリキュラム学習(CL)フレームワークを提案し,その最適化問題を解き,話者とリスナーが,信念セットの構造とイベントの完全かつ抽象的な記述を徐々に特定できるようにする。 シミュレーションの結果,提案手法は収束時間,タスク実行コスト,時間,信頼性,信条効率の点で従来のRLよりも優れていた。

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