論文の概要: Semantic Communication for Cooperative Multi-Task Processing over Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08483v4
• Date: Mon, 22 Jul 2024 10:30:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 02:01:16.633363
• Title: Semantic Communication for Cooperative Multi-Task Processing over Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク上での協調マルチタスク処理のための意味コミュニケーション
• Authors: Ahmad Halimi Razlighi, Carsten Bockelmann, Armin Dekorsy,
• Abstract要約: 一つの観察から複数の意味論的解釈を可能にする「意味源」の概念を導入する。 通信チャネルを考慮したエンドツーエンド最適化問題を定式化した。 この結果から,協調型マルチタスキングが必ずしも有用であるとは限らないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.766411351797885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigated semantic communication for multi-task processing using an information-theoretic approach. We introduced the concept of a "semantic source", allowing multiple semantic interpretations from a single observation. We formulated an end-to-end optimization problem taking into account the communication channel, maximizing mutual information (infomax) to design the semantic encoding and decoding process exploiting the statistical relations between semantic variables. To solve the problem we perform data-driven deep learning employing variational approximation techniques. Our semantic encoder is divided into a common unit and multiple specific units to facilitate cooperative multi-task processing. Simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed semantic source and system design when statistical relationships exist, comparing cooperative task processing with independent task processing. However, our findings highlight that cooperative multi-tasking is not always beneficial, emphasizing the importance of statistical relationships between tasks and indicating the need for further investigation into the semantically processing of multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,情報理論を用いたマルチタスク処理のセマンティックコミュニケーションについて検討した。 我々は「セマンティックソース」の概念を導入し、単一の観察から複数の意味論的解釈を可能にした。 通信チャネルを考慮したエンドツーエンド最適化問題を定式化し、意味的変数間の統計的関係を利用した意味的エンコーディングおよび復号プロセスの設計のために相互情報(infomax)を最大化する。 この問題を解決するために,変分近似を用いたデータ駆動型深層学習を行う。 我々のセマンティックエンコーダは、協調マルチタスク処理を容易にするために、共通ユニットと複数の特定ユニットに分けられる。 シミュレーションの結果、統計的関係が存在する場合のセマンティックソースとシステム設計の有効性を示し、協調タスク処理と独立タスク処理を比較した。 しかし, 協調型マルチタスクは必ずしも有用ではなく, タスク間の統計的関係の重要性を強調し, 複数タスクのセマンティックな処理のさらなる検討の必要性を示唆している。

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