論文の概要: Knowledge Distillation Based Semantic Communications For Multiple Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13789v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 03:28:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 00:46:45.286462
- Title: Knowledge Distillation Based Semantic Communications For Multiple Users
- Title（参考訳）: 知識蒸留に基づく複数ユーザのための意味コミュニケーション
- Authors: Chenguang Liu, Yuxin Zhou, Yunfei Chen and Shuang-Hua Yang
- Abstract要約: 本稿では,複数のユーザを対象としたセマンティックコミュニケーション(SemCom)システムについて考察する。
本稿では,トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダをセマンティックエンコーダデコーダとして実装し,チャネルエンコーダデコーダとして完全に接続されたニューラルネットワークを実装した知識蒸留(KD)システムを提案する。
数値計算の結果,KDは予期せぬ干渉に適用した場合のロバスト性や一般化能力を大幅に向上し,モデルサイズを圧縮した場合の性能損失を低減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.770552656390038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning (DL) has shown great potential in revolutionizing the
traditional communications system. Many applications in communications have
adopted DL techniques due to their powerful representation ability. However,
the learning-based methods can be dependent on the training dataset and perform
worse on unseen interference due to limited model generalizability and
complexity. In this paper, we consider the semantic communication (SemCom)
system with multiple users, where there is a limited number of training samples
and unexpected interference. To improve the model generalization ability and
reduce the model size, we propose a knowledge distillation (KD) based system
where Transformer based encoder-decoder is implemented as the semantic
encoder-decoder and fully connected neural networks are implemented as the
channel encoder-decoder. Specifically, four types of knowledge transfer and
model compression are analyzed. Important system and model parameters are
considered, including the level of noise and interference, the number of
interfering users and the size of the encoder and decoder. Numerical results
demonstrate that KD significantly improves the robustness and the
generalization ability when applied to unexpected interference, and it reduces
the performance loss when compressing the model size.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は,従来のコミュニケーションシステムに革命をもたらす大きな可能性を示している。
コミュニケーションにおける多くのアプリケーションは、強力な表現能力のためにDL技術を採用している。
しかしながら、学習に基づく手法は、トレーニングデータセットに依存し、モデルの一般化性や複雑さが限られているため、見過ごされない干渉によりさらに悪化する可能性がある。
本稿では,複数のユーザを対象としたセマンティックコミュニケーション(SemCom)システムについて考察する。
そこで本研究では,トランスフォーマーをベースとしたエンコーダデコーダをセマンティックエンコーダデコーダとして実装し,チャネルエンコーダデコーダとして完全に接続されたニューラルネットワークを実装した知識蒸留(KD)システムを提案する。
具体的には,4種類の知識伝達とモデル圧縮を解析する。
ノイズと干渉のレベル、干渉ユーザ数、エンコーダとデコーダのサイズなど、重要なシステムとモデルパラメータが考慮されている。
数値計算の結果,kdは不意な干渉に適用した場合のロバスト性と一般化能力を大幅に改善し,モデルサイズ圧縮時の性能損失を低減できることがわかった。
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