Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge-Aided Semantic Communication Leveraging Probabilistic Graphical Modeling

論文の概要: Knowledge-Aided Semantic Communication Leveraging Probabilistic Graphical Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04499v1
Date: Thu, 8 Aug 2024 14:50:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 15:18:18.475339
Title: Knowledge-Aided Semantic Communication Leveraging Probabilistic Graphical Modeling
Title（参考訳）: 確率的グラフィカルモデリングを活用した知識支援セマンティックコミュニケーション
Authors: Haowen Wan, Qianqian Yang, Jiancheng Tang, Zhiguo shi,
Abstract要約: 確率的グラフィカルモデル(PGM)に基づく意味コミュニケーション手法を提案する。種々の意味的特徴の重要性を評価し,予測可能な意味情報の部分を除去するPGMに基づく圧縮アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.754511772924184
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a semantic communication approach based on probabilistic graphical model (PGM). The proposed approach involves constructing a PGM from a training dataset, which is then shared as common knowledge between the transmitter and receiver. We evaluate the importance of various semantic features and present a PGM-based compression algorithm designed to eliminate predictable portions of semantic information. Furthermore, we introduce a technique to reconstruct the discarded semantic information at the receiver end, generating approximate results based on the PGM. Simulation results indicate a significant improvement in transmission efficiency over existing methods, while maintaining the quality of the transmitted images.
Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的グラフィカルモデル(PGM)に基づく意味コミュニケーション手法を提案する。提案手法では、トレーニングデータセットからPGMを構築し、送信機と受信機の間で共通知識として共有する。種々の意味的特徴の重要性を評価し,予測可能な意味情報の部分を除去するPGMに基づく圧縮アルゴリズムを提案する。さらに,削除した意味情報を受信側で再構築し,PGMに基づいて近似結果を生成する手法を提案する。シミュレーションの結果,送信画像の品質を維持しつつ,既存の手法に比べて伝送効率が大幅に向上したことを示す。

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