論文の概要: MetaGreen: Meta-Learning Inspired Transformer Selection for Green Semantic Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16962v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 00:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 19:10:10.499944
- Title: MetaGreen: Meta-Learning Inspired Transformer Selection for Green Semantic Communication
- Title（参考訳）: MetaGreen: グリーンセマンティックコミュニケーションのためのメタラーニングインスパイアされたトランスフォーマー選択
- Authors: Shubhabrata Mukherjee, Cory Beard, Sejun Song,
- Abstract要約: エネルギ・ド・セマンティック・ロスの関数はセマンティック情報損失とエネルギー消費のバランスをとる。
EOSLを用いた変圧器モデル選択はBLEUのスコアベース選択と比較して83%高い類似度/パワー比(SPR)を示す。
メタラーニングの原則に触発されて,EOSLの適用性は,多様かつ多様なコンテキストにまで拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3850666668546735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic Communication can transform the way we transmit information, prioritizing meaningful and effective content over individual symbols or bits. This evolution promises significant benefits, including reduced latency, lower bandwidth usage, and higher throughput compared to traditional communication. However, the development of Semantic Communication faces a crucial challenge: the need for universal metrics to benchmark the joint effects of semantic information loss and energy consumption. This research introduces an innovative solution: the ``Energy-Optimized Semantic Loss'' (EOSL) function, a novel multi-objective loss function that effectively balances semantic information loss and energy consumption. Through comprehensive experiments on transformer models, including energy benchmarking, we demonstrate the remarkable effectiveness of EOSL-based model selection. We have established that EOSL-based transformer model selection achieves up to 83\% better similarity-to-power ratio (SPR) compared to BLEU score-based selection and 67\% better SPR compared to solely lowest power usage-based selection. Furthermore, we extend the applicability of EOSL to diverse and varying contexts, inspired by the principles of Meta-Learning. By cumulatively applying EOSL, we enable the model selection system to adapt to this change, leveraging historical EOSL values to guide the learning process. This work lays the foundation for energy-efficient model selection and the development of green semantic communication.
- Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは、情報伝達の方法を変え、個々のシンボルやビットに対して有意義で効果的なコンテンツを優先することができる。
この進化は、レイテンシの削減、帯域使用量の削減、従来の通信に比べてスループットの向上など、大きなメリットをもたらす。
しかし、セマンティックコミュニケーションの発展は、意味情報損失とエネルギー消費の合同効果をベンチマークするための普遍的な指標の必要性という、重要な課題に直面している。
本研究では,「エネルギー最適化セマンティックロス」関数(EOSL)を導入し,セマンティック情報損失とエネルギー消費を効果的にバランスさせる新しい多目的ロス関数を提案する。
エネルギーベンチマークを含む変圧器モデルに関する総合的な実験を通じて、EOSLモデル選択の顕著な効果を実証する。
EOSLベースのトランスフォーマーモデル選択はBLEUのスコアベース選択と比較して最大で83%の類似度/パワー比(SPR)と67倍のSPRを達成できることを確認した。
さらに,EOSLの適用性は,メタラーニングの原則に触発されて,多様で多様なコンテキストに拡張する。
EOSLを累積的に適用することにより、モデル選択システムがこの変化に適応できるようにし、歴史的EOSL値を利用して学習プロセスをガイドする。
この研究は、エネルギー効率の良いモデル選択とグリーンセマンティックコミュニケーションの発展の基礎を築いた。
関連論文リスト
- EMMA: Efficient Visual Alignment in Multi-Modal LLMs [56.03417732498859]
EMMAは、視覚的およびテキスト的エンコーディングを効率的に融合するために設計された軽量なクロスプラットフォームモジュールである。
EMMAは複数のタスクのパフォーマンスを最大9.3%向上させ、幻覚に対する堅牢性を大幅に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:00:31Z) - R-SFLLM: Jamming Resilient Framework for Split Federated Learning with Large Language Models [83.77114091471822]
Split Federated Learning (SFL)は、分散機械学習(ML)における計算効率のパラダイムである。
SFLの課題は、特に無線チャネル上に展開する場合、送信されたモデルパラメータが相手のジャミングに感受性を持つことである。
これは、言語理解に不可欠である大規模言語モデル(LLM)における単語埋め込みパラメータに対して特に顕著である。
無線ネットワーク上でのLLM(R-SFLLM)を用いたレジリエンスSFLのための物理層フレームワークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T12:21:29Z) - Towards Energy-Aware Federated Learning via MARL: A Dual-Selection Approach for Model and Client [16.67119399590236]
DR-FLという,エネルギーを考慮したフェデレートラーニング(FL)フレームワークを提案する。
DR-FLは、クライアントと異種ディープラーニングモデルの両方のエネルギー制約を考慮し、エネルギー効率のFLを実現する。
Vanilla FL とは異なり,DR-FL は提案した Muti-Agents Reinforcement Learning (MARL) に基づく双対選択方式を採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T21:02:31Z) - Context-Aware Orchestration of Energy-Efficient Gossip Learning Schemes [8.382766344930157]
本稿では,Gossip Learningと学習プロセスの適応最適化を組み合わせた分散学習手法を提案する。
本稿では,ノードごとのリアルタイムな最適化に依存するデータ駆動型OGL管理手法を提案する。
その結果,提案手法は幅広いネットワークシナリオにおいて極めて効率的かつ効果的であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T09:17:46Z) - Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。
本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。
我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z) - Transformers for Green Semantic Communication: Less Energy, More
Semantics [0.3226483876828104]
Energy-d Semantic Loss" 関数は意味情報損失とエネルギー消費のバランスをとるという課題に対処する。
最大90%のエネルギーを節約でき、推論中に意味的類似性のパフォーマンスを44%向上させることができる。
この研究は、エネルギー効率のよいニューラルネットワークの選択と、よりグリーンなセマンティック通信アーキテクチャの開発の道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T15:35:20Z) - Improving Diversity in Zero-Shot GAN Adaptation with Semantic Variations [61.132408427908175]
0ショットのGAN適応は、よく訓練されたジェネレータを再利用して、目に見えないターゲットドメインの画像を合成することを目的としている。
実際の画像の代わりに1つの代表的テキスト機能しか持たないため、合成された画像は徐々に多様性を損なう。
そこで本研究では,CLIP空間における対象テキストの意味的変化を見つけるための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T08:12:28Z) - Cross-receptive Focused Inference Network for Lightweight Image
Super-Resolution [64.25751738088015]
トランスフォーマーに基づく手法は、単一画像超解像(SISR)タスクにおいて顕著な性能を示した。
動的に特徴を抽出するために文脈情報を組み込む必要がある変換器は無視される。
我々は,CNNとTransformerを混合したCTブロックのカスケードで構成される,軽量なクロスレセプティブ・フォーカスド・推論・ネットワーク(CFIN)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T16:32:29Z) - Sliding Differential Evolution Scheduling for Federated Learning in
Bandwidth-Limited Networks [23.361422744588978]
省エネユーザ機器(UE)を用いた帯域幅制限ネットワークにおけるフェデレーション学習(FL)について検討する。
本稿では,電力制限されたUEが消費するエネルギーを節約し,帯域幅制限ネットワークに対するFLにおけるグローバルモデルの収束を加速する,スライディング微分進化型スケジューリング(SDES)ポリシーを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-18T14:08:24Z) - Communication-Efficient and Distributed Learning Over Wireless Networks:
Principles and Applications [55.65768284748698]
機械学習(ML)は、第5世代(5G)通信システムなどのための有望なイネーブルである。
本稿では、関連するコミュニケーションとMLの原則を概観し、選択したユースケースでコミュニケーション効率と分散学習フレームワークを提示することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T12:37:14Z)
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。