論文の概要: Towards Semantic Communication Protocols: A Probabilistic Logic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03920v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 14:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 13:28:01.285468
• Title: Towards Semantic Communication Protocols: A Probabilistic Logic Perspective
• Title（参考訳）: セマンティック通信プロトコルに向けて:確率論的論理的視点
• Authors: Sejin Seo, Jihong Park, Seung-Woo Ko, Jinho Choi, Mehdi Bennis, and Seong-Lyun Kim
• Abstract要約: 我々は,NPMを確率論理型言語ProbLogで記述された解釈可能なシンボルグラフに変換することによって構築された意味プロトコルモデル(SPM)を提案する。 その解釈性とメモリ効率を利用して、衝突回避のためのSPM再構成などのいくつかの応用を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.68769942563812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Classical medium access control (MAC) protocols are interpretable, yet their task-agnostic control signaling messages (CMs) are ill-suited for emerging mission-critical applications. By contrast, neural network (NN) based protocol models (NPMs) learn to generate task-specific CMs, but their rationale and impact lack interpretability. To fill this void, in this article we propose, for the first time, a semantic protocol model (SPM) constructed by transforming an NPM into an interpretable symbolic graph written in the probabilistic logic programming language (ProbLog). This transformation is viable by extracting and merging common CMs and their connections while treating the NPM as a CM generator. By extensive simulations, we corroborate that the SPM tightly approximates its original NPM while occupying only 0.02% memory. By leveraging its interpretability and memory-efficiency, we demonstrate several SPM-enabled applications such as SPM reconfiguration for collision-avoidance, as well as comparing different SPMs via semantic entropy calculation and storing multiple SPMs to cope with non-stationary environments.
• Abstract（参考訳）: 古典的なメディアアクセス制御(MAC)プロトコルは解釈可能であるが、そのタスクに依存しない制御シグナリングメッセージ(CM)は、新しいミッションクリティカルなアプリケーションには不適である。 対照的に、ニューラルネットワーク(NN)ベースのプロトコルモデル(NPM)は、タスク固有のCMを生成することを学習するが、その根拠と影響には解釈可能性がない。 この空白を埋めるために,本稿では,NPMを確率論理型言語ProbLogで記述された解釈可能なシンボルグラフに変換することによって構築されたセマンティックプロトコルモデル(SPM)を提案する。 この変換は、共通のcmsとその接続を抽出・統合し、npmをcmジェネレータとして扱うことで実現可能である。 広範なシミュレーションにより、SPMは0.02%のメモリを占有しながら元のNPMを厳密に近似する。 その解釈性とメモリ効率を利用して、衝突回避のためのSPM再構成や、セマンティックエントロピー計算による異なるSPMの比較や、非定常環境に対処するための複数のSPMの保存など、複数のSPM対応アプリケーションを実演する。

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