論文の概要: Receiver-Centric Generative Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03127v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 05:13:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:09:22.030897
• Title: Receiver-Centric Generative Semantic Communications
• Title（参考訳）: 受信者中心生成セマンティック通信
• Authors: Xunze Liu, Yifei Sun, Zhaorui Wang, Lizhao You, Haoyuan Pan, Fangxin Wang, Shuguang Cui,
• Abstract要約: 本稿では,送信機と受信機とのセマンティック通信について検討する。 受信機への関心のビデオなどのオリジナルデータは送信機に格納される。 本稿では,レシーバ中心のセマンティックコミュニケーションシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.20918451421913
• License:
• Abstract: This paper investigates semantic communications between a transmitter and a receiver, where original data, such as videos of interest to the receiver, is stored at the transmitter. Although significant process has been made in semantic communications, a fundamental design problem is that the semantic information is extracted based on certain criteria at the transmitter alone, without considering the receiver's specific information needs. As a result, critical information of primary concern to the receiver may be lost. In such cases, the semantic transmission becomes meaningless to the receiver, as all received information is irrelevant to its interests. To solve this problem, this paper presents a receiver-centric generative semantic communication system, where each transmission is initialized by the receiver. Specifically, the receiver first sends its request for the desired semantic information to the transmitter at the start of each transmission. Then, the transmitter extracts the required semantic information accordingly. A key challenge is how the transmitter understands the receiver's requests for semantic information and extracts the required semantic information in a reasonable and robust manner. We address this challenge by designing a well-structured framework and leveraging off-the-shelf generative AI products, such as GPT-4, along with several specialized tools for detection and estimation. Evaluation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed new semantic communication system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,送信機と受信機とのセマンティック通信について検討し,受信機への関心ビデオなどのオリジナルデータを送信機に格納する。 セマンティック通信において重要なプロセスが作成されているが、基本的な設計上の問題は、受信者の特定の情報要求を考慮せずに、送信側の特定の基準に基づいてセマンティック情報を抽出することである。 その結果、受信機に対する第一の関心事の臨界情報が失われる可能性がある。 このような場合、受信した全ての情報がその興味に無関係であるため、セマンティックトランスミッションは受信者にとって意味のないものになる。 そこで本研究では,受信側が各送信を初期化する受信側中心の生成セマンティック通信システムを提案する。 具体的には、受信側は、まず所望のセマンティック情報に対する要求を送信側の開始時に送信側へ送信する。 そして、送信者が必要な意味情報を抽出する。 重要な課題は、送信者がセマンティック情報に対するレシーバーの要求を理解し、必要なセマンティック情報を合理的でロバストな方法で抽出する方法である。 我々は、よく構造化されたフレームワークを設計し、GPT-4のような既製の生成AI製品と、検出と推定のための特別なツールを活用することで、この問題に対処する。 評価結果は,提案する意味コミュニケーションシステムの有効性と有効性を示す。

関連論文リスト

• Rate-Distortion-Perception Theory for Semantic Communication [73.04341519955223]
  シンボル歪みおよび意味知覚制約下での意味コミュニケーションの達成可能なデータレートについて検討する。 我々は、受信者が特定の歪みや知覚の制約を満たす意味情報ソースを直接推測できるケースが存在することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T02:04:32Z)
• Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware Communication Framework [124.6509194665514]
  ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的な意味を表現し,伝達し,解釈するために,新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。 プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。 ソースユーザの暗黙的意味推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T01:32:27Z)
• Cognitive Semantic Communication Systems Driven by Knowledge Graph: Principle, Implementation, and Performance Evaluation [74.38561925376996]
  単一ユーザと複数ユーザのコミュニケーションシナリオに対して,認知意味コミュニケーションフレームワークが2つ提案されている。 知識グラフから推論規則をマイニングすることにより,効果的な意味補正アルゴリズムを提案する。 マルチユーザ認知型セマンティックコミュニケーションシステムにおいて,異なるユーザのメッセージを識別するために,メッセージ復元アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:01:43Z)
• Adversarial Learning for Implicit Semantic-Aware Communications [104.08383219177557]
  対戦型学習に基づく暗黙的意味認識通信アーキテクチャ(iSAC)を開発した。 我々は、iSACを適用することで、送信先のユーザは、ソースメッセージの真の推論ルールと一致する推論ルールを常に学習できることを示す。 実験結果から,提案したiSACは,既存の非推論通信ソリューションよりも最大19.69dB向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:28:12Z)
• Semantic-Native Communication: A Simplicial Complex Perspective [50.099494681671224]
  トポロジカル空間の観点から意味コミュニケーションを研究する。 送信機はまずデータを$k$の単純複素数にマッピングし、その高次相関を学習する。 受信機は構造を復号し、行方不明または歪んだデータを推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-30T22:33:44Z)
• Robust Semantic Communications Against Semantic Noise [34.80426719511182]
  まず,ロバストなエンドツーエンドのセマンティック通信システムにおいて,セマンティックノイズに対処するためのフレームワークを提案する。 そこで本研究では,意味雑音の原因を分析し,それを生成するための実用的な手法を提案する。 提案手法は,送信オーバヘッドを大幅に低減したセマンティックノイズに対するセマンティック通信システムのロバスト性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T16:37:45Z)

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。