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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20085v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 10:15:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 10:40:04.660863
• 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 Hüttebräucker, 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。

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