論文の概要: Disentangling Learnable and Memorizable Data via Contrastive Learning for Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09071v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 12:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 19:01:02.154501
• Title: Disentangling Learnable and Memorizable Data via Contrastive Learning for Semantic Communications
• Title（参考訳）: 意味コミュニケーションのためのコントラスト学習による学習可能・記憶可能データの分離
• Authors: Christina Chaccour and Walid Saad
• Abstract要約: セマンティック・レディにするために、ソースデータをアンタングルする新しい機械推論フレームワークが提案されている。 特に、データ上でインスタンスとクラスタの識別を行う新しいコントラスト学習フレームワークが提案されている。 信頼度の高い深いセマンティッククラスタは、学習可能でセマンティックリッチなデータだと考えられている。 シミュレーションの結果は, セマンティック・インパクトとミニマリズムの観点から, コントラスト学習アプローチの優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.10703519117465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving artificially intelligent-native wireless networks is necessary for the operation of future 6G applications such as the metaverse. Nonetheless, current communication schemes are, at heart, a mere reconstruction process that lacks reasoning. One key solution that enables evolving wireless communication to a human-like conversation is semantic communications. In this paper, a novel machine reasoning framework is proposed to pre-process and disentangle source data so as to make it semantic-ready. In particular, a novel contrastive learning framework is proposed, whereby instance and cluster discrimination are performed on the data. These two tasks enable increasing the cohesiveness between data points mapping to semantically similar content elements and disentangling data points of semantically different content elements. Subsequently, the semantic deep clusters formed are ranked according to their level of confidence. Deep semantic clusters of highest confidence are considered learnable, semantic-rich data, i.e., data that can be used to build a language in a semantic communications system. The least confident ones are considered, random, semantic-poor, and memorizable data that must be transmitted classically. Our simulation results showcase the superiority of our contrastive learning approach in terms of semantic impact and minimalism. In fact, the length of the semantic representation achieved is minimized by 57.22% compared to vanilla semantic communication systems, thus achieving minimalist semantic representations.
• Abstract（参考訳）: メタバースのような将来の6Gアプリケーションの運用には,人工的にインテリジェントな無線ネットワークを実現する必要がある。 それにもかかわらず、現在の通信方式は、推論を欠いた単なる再構築プロセスである。 人間のような会話に無線通信を進化させる鍵となる解決策は、セマンティックコミュニケーションである。 本稿では,ソースデータの事前処理とアンタングル化のための新しい機械推論フレームワークを提案し,セマンティック・レシージャを実現する。 特に,データ上でインスタンスとクラスタの識別を行うための,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 これら2つのタスクは、意味的に類似したコンテンツ要素にマッピングされたデータポイント間の結合性を高め、意味的に異なるコンテンツ要素のデータをアンタングリングすることを可能にする。 その後、形成されたセマンティックディープクラスタはその信頼度に応じてランク付けされる。 高い信頼度を持つ深いセマンティッククラスタは、学習可能でセマンティックに富んだデータ、すなわちセマンティック通信システムにおける言語構築に使用できるデータと見なされる。 最も信頼性の低いものは、古典的に送信しなければならないランダム、セマンティック・プール、記憶可能なデータである。 シミュレーションの結果は, セマンティックインパクトとミニマリズムの観点から, 比較学習アプローチの優位性を示した。 実際、セマンティクス表現の長さはバニラセマンティクス通信システムと比較して57.22%最小化され、最小主義的なセマンティクス表現が得られる。

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