論文の概要: Joint Communication and Computation Framework for Goal-Oriented Semantic
Communication with Distortion Rate Resilience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14587v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 00:26:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 15:25:43.780824
- Title: Joint Communication and Computation Framework for Goal-Oriented Semantic
Communication with Distortion Rate Resilience
- Title（参考訳）: 歪み率レジリエンスを考慮したゴール指向セマンティック通信のための連成通信と計算フレームワーク
- Authors: Minh-Duong Nguyen, Quang-Vinh Do, Zhaohui Yang, Quoc-Viet Pham,
Won-Joo Hwang
- Abstract要約: 我々は、レート歪み理論を用いて、コミュニケーションやセマンティック圧縮によって引き起こされる歪みを解析する。
我々は、AIタスクの実証的精度を事前に見積もることができ、目標指向のセマンティックコミュニケーション問題を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.36706909571975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent research efforts on semantic communication have mostly considered
accuracy as a main problem for optimizing goal-oriented communication systems.
However, these approaches introduce a paradox: the accuracy of artificial
intelligence (AI) tasks should naturally emerge through training rather than
being dictated by network constraints. Acknowledging this dilemma, this work
introduces an innovative approach that leverages the rate-distortion theory to
analyze distortions induced by communication and semantic compression, thereby
analyzing the learning process. Specifically, we examine the distribution shift
between the original data and the distorted data, thus assessing its impact on
the AI model's performance. Founding upon this analysis, we can preemptively
estimate the empirical accuracy of AI tasks, making the goal-oriented semantic
communication problem feasible. To achieve this objective, we present the
theoretical foundation of our approach, accompanied by simulations and
experiments that demonstrate its effectiveness. The experimental results
indicate that our proposed method enables accurate AI task performance while
adhering to network constraints, establishing it as a valuable contribution to
the field of signal processing. Furthermore, this work advances research in
goal-oriented semantic communication and highlights the significance of
data-driven approaches in optimizing the performance of intelligent systems.
- Abstract（参考訳）: 近年のセマンティックコミュニケーションの研究は、主にゴール指向通信システムの最適化の主問題として、精度が重視されている。
人工知能(AI)タスクの精度は、ネットワーク制約によって指示されるのではなく、トレーニングを通じて自然に現れるべきである。
このジレンマを認識したこの研究は、速度歪み理論を利用した革新的なアプローチを導入し、コミュニケーションやセマンティック圧縮によって引き起こされる歪みを分析し、学習過程を分析する。
具体的には、元のデータと歪んだデータとの分布変化を調べ、そのaiモデルの性能への影響を評価する。
この分析に基づいて、AIタスクの実証的精度を事前に推定し、目標指向のセマンティックコミュニケーション問題を実現する。
この目的を達成するため,提案手法の理論的基礎とシミュレーションと実験を行い,その有効性を実証した。
実験結果から,提案手法はネットワーク制約を順守しながら正確なaiタスク性能を実現し,信号処理分野への貴重な貢献として確立できることが示唆された。
さらに本研究は,目標指向意味コミュニケーションの研究を前進させ,インテリジェントシステムの性能最適化におけるデータ駆動アプローチの重要性を強調する。
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