論文の概要: Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18224v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 03:36:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 18:04:19.317650
- Title: Reasoning with the Theory of Mind for Pragmatic Semantic Communication
- Title(参考訳): 実践的意味コミュニケーションのための心の理論による推論
- Authors: Christo Kurisummoottil Thomas and Emilio Calvanese Strinati and Walid
Saad
- Abstract要約: 本稿では,実用的な意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
2つの知性エージェント間の効果的な目標指向情報共有を可能にする。
数値的な評価は、少ないビット量で効率的な通信を実現するためのフレームワークの能力を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 62.87895431431273
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, a pragmatic semantic communication framework that enables
effective goal-oriented information sharing between two-intelligent agents is
proposed. In particular, semantics is defined as the causal state that
encapsulates the fundamental causal relationships and dependencies among
different features extracted from data. The proposed framework leverages the
emerging concept in machine learning (ML) called theory of mind (ToM). It
employs a dynamic two-level (wireless and semantic) feedback mechanism to
continuously fine-tune neural network components at the transmitter. Thanks to
the ToM, the transmitter mimics the actual mental state of the receiver's
reasoning neural network operating semantic interpretation. Then, the estimated
mental state at the receiver is dynamically updated thanks to the proposed
dynamic two-level feedback mechanism. At the lower level, conventional channel
quality metrics are used to optimize the channel encoding process based on the
wireless communication channel's quality, ensuring an efficient mapping of
semantic representations to a finite constellation. Additionally, a semantic
feedback level is introduced, providing information on the receiver's perceived
semantic effectiveness with minimal overhead. Numerical evaluations demonstrate
the framework's ability to achieve efficient communication with a reduced
amount of bits while maintaining the same semantics, outperforming conventional
systems that do not exploit the ToM-based reasoning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,2つの知的エージェント間の効果的な目標指向情報共有を可能にする実用的意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
特にセマンティクスは、データから抽出された異なる特徴間の基本的な因果関係と依存関係をカプセル化する因果状態として定義される。
提案するフレームワークは、マインドの理論(ToM)と呼ばれる機械学習(ML)の新たな概念を活用する。
ダイナミックな2レベル(ワイヤレス、セマンティクス)フィードバック機構を使用して、送信機でニューラルネットワークコンポーネントを連続的に微調整する。
ToMのおかげで、送信機は受信者の推論するニューラルネットワークが意味論的解釈を行う実際の精神状態を模倣する。
そして、提案する動的2レベルフィードバック機構により、受信機の推定精神状態が動的に更新される。
低レベルでは、従来のチャネル品質指標を使用して、無線通信チャネルの品質に基づいてチャネルエンコーディングプロセスを最適化し、意味表現を有限の星座に効率的にマッピングする。
さらに、セマンティクスフィードバックレベルを導入し、最小のオーバーヘッドで受信者の知覚したセマンティクスの有効性に関する情報を提供する。
数値評価は、ToMベースの推論を活用できない従来のシステムよりも優れており、同じセマンティクスを維持しながら、ビット量を削減した効率的な通信を実現するフレームワークの能力を示している。
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