論文の概要: Age of Information in Deep Learning-Driven Task-Oriented Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04298v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 04:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 14:37:35.770752
• Title: Age of Information in Deep Learning-Driven Task-Oriented Communications
• Title（参考訳）: 深層学習型タスク指向コミュニケーションにおける情報の時代
• Authors: Yalin E. Sagduyu, Sennur Ulukus, Aylin Yener
• Abstract要約: 本稿では,その送信機におけるデータを利用した受信機におけるタスク実行を目的とした,タスク指向コミュニケーションにおける年齢概念について検討する。 送信機-受信機操作は、共同で訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)のエンコーダ-デコーダペアとしてモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.84264189471936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the notion of age in task-oriented communications that aims to execute a task at a receiver utilizing the data at its transmitter. The transmitter-receiver operations are modeled as an encoder-decoder pair of deep neural networks (DNNs) that are jointly trained while considering channel effects. The encoder converts data samples into feature vectors of small dimension and transmits them with a small number of channel uses thereby reducing the number of transmissions and latency. Instead of reconstructing input samples, the decoder performs a task, e.g., classification, on the received signals. Applying different DNNs on MNIST and CIFAR-10 image data, the classifier accuracy is shown to increase with the number of channel uses at the expense of longer service time. The peak age of task information (PAoTI) is introduced to analyze this accuracy-latency tradeoff when the age grows unless a received signal is classified correctly. By incorporating channel and traffic effects, design guidelines are obtained for task-oriented communications by characterizing how the PAoTI first decreases and then increases with the number of channels uses. A dynamic update mechanism is presented to adapt the number of channel uses to channel and traffic conditions, and reduce the PAoTI in task-oriented communications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,送信機におけるデータを利用した受信機におけるタスク実行を目的としたタスク指向通信における年齢の概念について検討する。 送信機-受信機操作は、チャネル効果を考慮して共同で訓練されたエンコーダ-デコーダ対のディープニューラルネットワーク(DNN)としてモデル化される。 エンコーダはデータサンプルを小さな次元の特徴ベクトルに変換し、少数のチャネルで送信することで、送信数とレイテンシを削減する。 入力サンプルを再構築する代わりに、デコーダは受信した信号の分類などのタスクを実行する。 MNIST と CIFAR-10 の画像データに異なる DNN を適用すると、より長いサービス時間で使用するチャンネル数で分類器の精度が向上することを示す。 受信信号が正しく分類されない限り、この年齢が大きくなると、タスク情報(PAoTI)のピーク年齢を解析するために導入する。 チャネル効果とトラヒック効果を組み込むことにより、paotiがまずどのように減少するかを特徴付けることにより、タスク指向通信のための設計ガイドラインが得られる。 動的更新機構は、チャネルや交通条件に使用するチャネルの数に適応し、タスク指向通信におけるPAoTIを減らす。

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