論文の概要: Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware
Communication Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11229v2
- Date: Sat, 2 Sep 2023 14:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 04:35:24.740554
- Title: Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware
Communication Framework
- Title（参考訳）: 空中上の推論: 推論に基づく暗黙的意味認識コミュニケーションフレームワーク
- Authors: Yong Xiao, Yiwei Liao, Yingyu Li, Guangming Shi, H. Vincent Poor,
Walid Saad, Merouane Debbah, Mehdi Bennis
- Abstract要約: ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的な意味を表現し,伝達し,解釈するために,新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。
プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。
ソースユーザの暗黙的意味推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.6509194665514
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic-aware communication is a novel paradigm that draws inspiration from
human communication focusing on the delivery of the meaning of messages. It has
attracted significant interest recently due to its potential to improve the
efficiency and reliability of communication and enhance users' QoE. Most
existing works focus on transmitting and delivering the explicit semantic
meaning that can be directly identified from the source signal. This paper
investigates the implicit semantic-aware communication in which the hidden
information that cannot be directly observed from the source signal must be
recognized and interpreted by the intended users. To this end, a novel implicit
semantic-aware communication (iSAC) architecture is proposed for representing,
communicating, and interpreting the implicit semantic meaning between source
and destination users. A projection-based semantic encoder is proposed to
convert the high-dimensional graphical representation of explicit semantics
into a low-dimensional semantic constellation space for efficient physical
channel transmission. To enable the destination user to learn and imitate the
implicit semantic reasoning process of source user, a generative adversarial
imitation learning-based solution, called G-RML, is proposed. Different from
existing communication solutions, the source user in G-RML does not focus only
on sending as much of the useful messages as possible; but, instead, it tries
to guide the destination user to learn a reasoning mechanism to map any
observed explicit semantics to the corresponding implicit semantics that are
most relevant to the semantic meaning. Compared to the existing solutions, our
proposed G-RML requires much less communication and computational resources and
scales well to the scenarios involving the communication of rich semantic
meanings consisting of a large number of concepts and relations.
- Abstract（参考訳）: 意味認識コミュニケーション(semantic-aware communication)は、メッセージの意味の伝達に焦点を当てた人間のコミュニケーションから着想を得た新しいパラダイムである。
最近、コミュニケーションの効率と信頼性を改善し、ユーザのQoEを強化する可能性から、大きな関心を集めている。
既存の作業の多くは、ソース信号から直接識別できる明示的な意味の伝達と伝達に重点を置いている。
本稿では,ソース信号から直接観測できない隠された情報を,意図したユーザによって認識・解釈しなければならない暗黙的な意味認識コミュニケーションについて検討する。
この目的のために、ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的意味を表現、伝達、解釈するための新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。
プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。
ソースユーザの暗黙のセマンティック推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションを提案する。
既存のコミュニケーションソリューションと異なり、G-RMLのソースユーザーは、できるだけ多くの有用なメッセージを送ることだけに焦点をあてるのではなく、目的のユーザーに対して、観察された明示的なセマンティクスを、セマンティクスの最も関連性の高い暗黙的なセマンティクスにマッピングするための推論メカニズムを学ぶよう誘導する。
既存のソリューションと比較して,提案したG-RMLはコミュニケーションや計算資源をはるかに少なくし,多くの概念と関係性からなる豊富な意味的意味のコミュニケーションを含むシナリオをスケールする。
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