論文の概要: Zero-Forget Preservation of Semantic Communication Alignment in Distributed AI Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19385v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 21:28:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.88354
• Title: Zero-Forget Preservation of Semantic Communication Alignment in Distributed AI Networks
• Title（参考訳）: 分散AIネットワークにおける意味コミュニケーションアライメントのゼロフォワード保存
• Authors: Jingzhi Hu, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: セマンティック・コミュニケーションのアライメントを維持するため,ゼロ・オブジェクト・ドメイン適応フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,DA性能がほとんど失われることなく,SCアライメントを完全に維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.5438416972178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Future communication networks are expected to connect massive distributed artificial intelligence (AI). Exploiting aligned priori knowledge of AI pairs, it is promising to convert high-dimensional data transmission into highly-compressed semantic communications (SC). However, to accommodate the local data distribution and user preferences, AIs generally adapt to different domains, which fundamentally distorts the SC alignment. In this paper, we propose a zero-forget domain adaptation (ZFDA) framework to preserve SC alignment. To prevent the DA from changing substantial neural parameters of AI, we design sparse additive modifications (SAM) to the parameters, which can be efficiently stored and switched-off to restore the SC alignment. To optimize the SAM, we decouple it into tractable continuous variables and a binary mask, and then handle the binary mask by a score-based optimization. Experimental evaluations on a SC system for image transmissions validate that the proposed framework perfectly preserves the SC alignment with almost no loss of DA performance, even improved in some cases, at a cost of less than 1% of additional memory.
• Abstract（参考訳）: 将来の通信ネットワークは、大規模な分散人工知能(AI)を接続することが期待されている。 AIペアの事前知識を出力することで、高次元のデータ伝送を高度に圧縮されたセマンティック通信(SC)に変換することを約束している。 しかし、ローカルなデータ配布とユーザの好みに合わせて、AIは一般的に異なるドメインに適応し、SCアライメントを根本的に歪ませる。 本稿では,SCアライメントを維持するため,ゼロフォゲットドメイン適応(ZFDA)フレームワークを提案する。 DAがAIの実質的な神経パラメータを変更するのを防ぐために、パラメータへのスパース付加修飾(SAM)を設計する。 SAMを最適化するために、抽出可能な連続変数とバイナリマスクに分離し、スコアベースの最適化によってバイナリマスクを処理する。 画像伝送用SCシステムの実験的評価により,提案フレームワークは,メモリの1%未満のコストで,DA性能をほぼ損なうことなく,SCアライメントを完全に維持できることを確認した。

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