論文の概要: Enhancing Semantic Communication with Deep Generative Models -- An ICASSP Special Session Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02478v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 15:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 17:55:48.699160
• Title: Enhancing Semantic Communication with Deep Generative Models -- An ICASSP Special Session Overview
• Title（参考訳）: 深層生成モデルによるセマンティックコミュニケーションの強化 -- ICASSPの特別セッション概要
• Authors: Eleonora Grassucci, Yuki Mitsufuji, Ping Zhang, Danilo Comminiello
• Abstract要約: このICASSP特別セッションの概要は、機械学習の観点から意味コミュニケーションの課題を明らかにする。 深層生成モデルがセマンティックコミュニケーションフレームワークをいかに大幅に強化するかを明らかにしている。 次世代のジェネレーティブ・セマンティック・コミュニケーション・フレームワークの新たな研究経路をグラフ化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.314693624878053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic communication is poised to play a pivotal role in shaping the landscape of future AI-driven communication systems. Its challenge of extracting semantic information from the original complex content and regenerating semantically consistent data at the receiver, possibly being robust to channel corruptions, can be addressed with deep generative models. This ICASSP special session overview paper discloses the semantic communication challenges from the machine learning perspective and unveils how deep generative models will significantly enhance semantic communication frameworks in dealing with real-world complex data, extracting and exploiting semantic information, and being robust to channel corruptions. Alongside establishing this emerging field, this paper charts novel research pathways for the next generative semantic communication frameworks.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは、将来のAI駆動通信システムのランドスケープを形成する上で重要な役割を果たしている。 元の複雑なコンテンツから意味情報を抽出し、受信機で意味的に一貫性のあるデータを再生するという課題は、おそらくチャネルの破損に頑健であり、深い生成モデルで対処できる。 このICASSP特別セッションの概要は、機械学習の観点から意味コミュニケーションの課題を明らかにし、より深い生成モデルが現実世界の複雑なデータを扱う際に意味コミュニケーションのフレームワークを大幅に強化し、意味情報を抽出して活用し、チャネルの破損に対して堅牢であることを明らかにする。 この新興分野の確立とともに、本論文は次の生成的意味コミュニケーションフレームワークのための新しい研究経路を示す。

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