論文の概要: Adversarial Learning for Implicit Semantic-Aware Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11589v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 08:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 16:03:47.357484
• Title: Adversarial Learning for Implicit Semantic-Aware Communications
• Title（参考訳）: 暗黙的意味認識コミュニケーションのための逆学習
• Authors: Zhimin Lu, Yong Xiao, Zijian Sun, Yingyu Li, Guangming Shi, Xianfu Chen, Mehdi Bennis, H. Vincent Poor
• Abstract要約: 対戦型学習に基づく暗黙的意味認識通信アーキテクチャ(iSAC)を開発した。 我々は、iSACを適用することで、送信先のユーザは、ソースメッセージの真の推論ルールと一致する推論ルールを常に学習できることを示す。 実験結果から,提案したiSACは,既存の非推論通信ソリューションよりも最大19.69dB向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.08383219177557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication is a novel communication paradigm that focuses on recognizing and delivering the desired meaning of messages to the destination users. Most existing works in this area focus on delivering explicit semantics, labels or signal features that can be directly identified from the source signals. In this paper, we consider the implicit semantic communication problem in which hidden relations and closely related semantic terms that cannot be recognized from the source signals need to also be delivered to the destination user. We develop a novel adversarial learning-based implicit semantic-aware communication (iSAC) architecture in which the source user, instead of maximizing the total amount of information transmitted to the channel, aims to help the recipient learn an inference rule that can automatically generate implicit semantics based on limited clue information. We prove that by applying iSAC, the destination user can always learn an inference rule that matches the true inference rule of the source messages. Experimental results show that the proposed iSAC can offer up to a 19.69 dB improvement over existing non-inferential communication solutions, in terms of symbol error rate at the destination user.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーション(Semantic Communication)は,メッセージの意味を認識し,提供することに焦点を当てた,新たなコミュニケーションパラダイムである。 この分野の既存の作業のほとんどは、ソース信号から直接識別できる明示的なセマンティクス、ラベル、信号機能の提供に重点を置いている。 本稿では,ソース信号から認識できない隠れた関係と密接な関連を持つ意味用語を目的地ユーザにも配信する必要がある暗黙的な意味コミュニケーション問題を考える。 我々は,チャネルに送信される情報の総量を最大化する代わりに,限られた手がかり情報に基づいて暗黙のセマンティックスを自動的に生成する推論規則を受信者が学習するのを支援する,新しい逆学習ベースの暗黙のセマンティック・アウェア・コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを開発する。 我々は,iSACを適用することで,送信元メッセージの真の推論規則と一致する推論規則を常に学習できることを証明する。 実験の結果,提案したiSACは,宛先ユーザのシンボル誤り率の観点から,既存の非参照型通信ソリューションよりも最大19.69dB向上できることがわかった。

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