論文の概要: Semantic Communication of Learnable Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08126v1
• Date: Sun, 14 May 2023 11:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:26:03.081350
• Title: Semantic Communication of Learnable Concepts
• Title（参考訳）: 学習可能な概念のセマンティックコミュニケーション
• Authors: Francesco Pase, Szymon Kobus, Deniz Gunduz, Michele Zorzi
• Abstract要約: 我々は、例を通してのみ観察できる、未知および潜在的マップという一連の概念を伝達する問題を考える。 送信機は利用可能な例に学習アルゴリズムを適用し、データから知識を抽出する。 その後、送信機は学習したモデルをレート制限チャンネルを介してリモート受信機に通信する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.373044313375782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of communicating a sequence of concepts, i.e., unknown and potentially stochastic maps, which can be observed only through examples, i.e., the mapping rules are unknown. The transmitter applies a learning algorithm to the available examples, and extracts knowledge from the data by optimizing a probability distribution over a set of models, i.e., known functions, which can better describe the observed data, and so potentially the underlying concepts. The transmitter then needs to communicate the learned models to a remote receiver through a rate-limited channel, to allow the receiver to decode the models that can describe the underlying sampled concepts as accurately as possible in their semantic space. After motivating our analysis, we propose the formal problem of communicating concepts, and provide its rate-distortion characterization, pointing out its connection with the concepts of empirical and strong coordination in a network. We also provide a bound for the distortion-rate function.
• Abstract（参考訳）: 我々は、未知および潜在的確率写像という一連の概念を伝達する問題を、例を通してのみ観察できる、すなわち、写像規則が未知である、と考える。 送信機は、利用可能な例に学習アルゴリズムを適用し、一連のモデル、すなわち、観測されたデータをよりうまく記述できる既知の関数、および潜在的に基礎となる概念に対して確率分布を最適化することにより、データから知識を抽出する。 送信機は、学習したモデルをレート制限されたチャネルを介してリモートレシーバーに通信し、受信機が、そのセマンティック空間において可能な限り正確なサンプル概念を記述できるモデルをデコードできるようにする。 分析のモチベーションを得た後、ネットワークにおける経験的・強い協調の概念との関係を指摘し、コミュニケーション概念の形式的問題を提案し、その速度歪曲特性を提供する。 また、歪み率関数のバウンドも提供する。

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