論文の概要: Soft Partitioning of Latent Space for Semantic Channel Equalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20085v1
• Date: Thu, 30 May 2024 14:16:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:08:52.119651
• Title: Soft Partitioning of Latent Space for Semantic Channel Equalization
• Title（参考訳）: セマンティックチャネル等化のための潜在空間のソフトパーティショニング
• Authors: Tomás Huttebraucker, Mohamed Sana, Emilio Calvanese Strinati,
• Abstract要約: 本研究では,タスク構造が意味空間と行動空間の1対1マッピングを伴うシナリオにおける意味空間分割の役割について検討する。 本稿では, ソフトデコーダの出力を利用して, セマンティック空間の構造をより包括的に理解する分割の原子を導出するソフトな基準を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.266331042379877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic channel equalization has emerged as a solution to address language mismatch in multi-user semantic communications. This approach aims to align the latent spaces of an encoder and a decoder which were not jointly trained and it relies on a partition of the semantic (latent) space into atoms based on the the semantic meaning. In this work we explore the role of the semantic space partition in scenarios where the task structure involves a one-to-many mapping between the semantic space and the action space. In such scenarios, partitioning based on hard inference results results in loss of information which degrades the equalization performance. We propose a soft criterion to derive the atoms of the partition which leverages the soft decoder's output and offers a more comprehensive understanding of the semantic space's structure. Through empirical validation, we demonstrate that soft partitioning yields a more descriptive and regular partition of the space, consequently enhancing the performance of the equalization algorithm.
• Abstract（参考訳）: セマンティックチャネル等化は、マルチユーザセマンティックコミュニケーションにおける言語ミスマッチの解決法として登場した。 このアプローチは、共同で訓練されていないエンコーダとデコーダの潜在空間をアライメントすることを目的としており、セマンティックな意味に基づくセマンティック(ラテント)空間の原子への分割に依存している。 本研究では,タスク構造が意味空間と行動空間を1対1でマッピングするシナリオにおける意味空間分割の役割について検討する。 このようなシナリオでは、ハード推論に基づくパーティショニングは、等化性能を低下させる情報の損失をもたらす。 本稿では, ソフトデコーダの出力を利用して, セマンティック空間の構造をより包括的に理解する分割の原子を導出するソフトな基準を提案する。 実験的な検証により,ソフトパーティショニングにより空間のより記述的で規則的なパーティショニングが得られ,結果として等化アルゴリズムの性能が向上することを示した。

関連論文リスト

• Mitigating Semantic Leakage in Cross-lingual Embeddings via Orthogonality Constraint [6.880579537300643]
  現在の不整合表現学習法はセマンティックリークに悩まされている。 我々は,新しい学習目標orthogonAlity Constraint LEarning(ORACLE)を提案する。 ORACLEはクラス内のクラスタリングとクラス間の分離という2つのコンポーネントの上に構築されている。 ORACLE目標を用いたトレーニングは,意味的漏洩を効果的に低減し,埋め込み空間内の意味的アライメントを高めることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T02:01:52Z)
• Latent Space Translation via Inverse Relative Projection [35.873300268472335]
  元の空間を共有あるいは相対的な空間に独立にマッピングすることで、「ラテント空間通信」を実現することができる。 我々はこの2つを、相対空間を通して潜在空間変換を得るための新しい方法に結合する。 提案手法は,構成性によるモデル再利用を現実的に促進するための重要な可能性を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T11:11:46Z)
• Latent Space Alignment for Semantic Channel Equalization [3.266331042379877]
  セマンティック通信とゴール指向通信システムにおいて,エージェント間の共通言語制約を緩和する。 本稿では,エージェントが異なる言語を使用する場合のコミュニケーションで導入された意味的歪みのモデル化と尺度を提供する数学的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T10:12:32Z)
• Spatial Semantic Recurrent Mining for Referring Image Segmentation [63.34997546393106]
  高品質なクロスモーダリティ融合を実現するために,Stextsuperscript2RMを提案する。 これは、言語特徴の分散、空間的意味的再帰的分離、パーセマンティック・セマンティック・バランシングという三部作の作業戦略に従う。 提案手法は他の最先端アルゴリズムに対して好適に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T00:17:48Z)
• Bridging Continuous and Discrete Spaces: Interpretable Sentence Representation Learning via Compositional Operations [80.45474362071236]
  文の合成意味論が埋め込み空間における構成操作として直接反映できるかどうかは不明である。 文埋め込み学習のためのエンドツーエンドフレームワークであるInterSentを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T00:44:49Z)
• Stepwise-Refining Speech Separation Network via Fine-Grained Encoding in High-order Latent Domain [34.23260020137834]
  本稿では,粗大な分離フレームワークに従うSRSSN(Stepwise-Refining Speech separation Network)を提案する。 まず1次潜在領域を学び、符号化空間を定義し、粗い位相で大まかな分離を行う。 その後、既存の潜伏領域の各基底関数に沿って新しい潜伏ドメインを学び、精製フェーズで高次潜伏ドメインを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-10T13:21:16Z)
• Contextualized Semantic Distance between Highly Overlapped Texts [85.1541170468617]
  テキスト編集や意味的類似性評価といった自然言語処理タスクにおいて、ペア化されたテキストに重複が頻繁に発生する。 本稿では,マスク・アンド・予測戦略を用いてこの問題に対処することを目的とする。 本稿では,最も長い単語列の単語を隣接する単語とみなし,その位置の分布を予測するためにマスク付き言語モデリング(MLM)を用いる。 セマンティックテキスト類似性の実験では、NDDは様々な意味的差異、特に高い重なり合うペアテキストに対してより敏感であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:59:15Z)
• From Paraphrasing to Semantic Parsing: Unsupervised Semantic Parsing via Synchronous Semantic Decoding [26.94318562020479]
  教師なし意味解析手法の提案 -同期セマンティックデコーディング(SSD)- SSDは、パラフレーズと文法制約付き復号を併用することにより、セマンティックギャップと構造ギャップを同時に解決することができる。 実験の結果、SSDは有望なアプローチであり、複数のデータセット上で競合する教師なしセマンティックパーシング性能を実現することができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T08:16:35Z)
• CTNet: Context-based Tandem Network for Semantic Segmentation [77.4337867789772]
  本研究では,空間コンテキスト情報とチャネルコンテキスト情報とを対話的に探索し,新しいコンテキストベースタンデムネットワーク(CTNet)を提案する。 セマンティックセグメンテーションのための学習表現の性能をさらに向上するため、2つのコンテキストモジュールの結果を適応的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T07:33:11Z)
• Unsupervised Distillation of Syntactic Information from Contextualized Word Representations [62.230491683411536]
  我々は,ニューラルネットワーク表現における意味論と構造学の非教師なしの絡み合いの課題に取り組む。 この目的のために、構造的に類似しているが意味的に異なる文群を自動的に生成する。 我々は、我々の変換クラスタベクトルが、語彙的意味論ではなく構造的特性によって空間に現れることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T15:13:18Z)
• Affinity Space Adaptation for Semantic Segmentation Across Domains [57.31113934195595]
  本稿では,意味的セグメンテーションにおける教師なしドメイン適応(UDA)の問題に対処する。 ソースドメインとターゲットドメインが不変なセマンティック構造を持つという事実に触発され、ドメイン間におけるそのような不変性を活用することを提案する。 親和性空間適応戦略として,親和性空間の洗浄と親和性空間アライメントという2つの方法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T10:28:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。