論文の概要: Relative Representations of Latent Spaces enable Efficient Semantic Channel Equalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19719v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 14:08:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:19:19.951652
• Title: Relative Representations of Latent Spaces enable Efficient Semantic Channel Equalization
• Title（参考訳）: 潜在空間の相対表現は効率の良いセマンティックチャネル等化を可能にする
• Authors: Tomás Hüttebräucker, Simone Fiorellino, Mohamed Sana, Paolo Di Lorenzo, Emilio Calvanese Strinati,
• Abstract要約: 本稿では,新たな意味等化アルゴリズムを提案する。 提案手法の有効性を数値計算により明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.052047963214006
• License:
• Abstract: In multi-user semantic communication, language mismatche poses a significant challenge when independently trained agents interact. We present a novel semantic equalization algorithm that enables communication between agents with different languages without additional retraining. Our algorithm is based on relative representations, a framework that enables different agents employing different neural network models to have unified representation. It proceeds by projecting the latent vectors of different models into a common space defined relative to a set of data samples called \textit{anchors}, whose number equals the dimension of the resulting space. A communication between different agents translates to a communication of semantic symbols sampled from this relative space. This approach, in addition to aligning the semantic representations of different agents, allows compressing the amount of information being exchanged, by appropriately selecting the number of anchors. Eventually, we introduce a novel anchor selection strategy, which advantageously determines prototypical anchors, capturing the most relevant information for the downstream task. Our numerical results show the effectiveness of the proposed approach allowing seamless communication between agents with radically different models, including differences in terms of neural network architecture and datasets used for initial training.
• Abstract（参考訳）: マルチユーザセマンティックコミュニケーションにおいて、言語ミスマッチは、独立して訓練されたエージェントが相互作用する際に重要な課題となる。 本稿では,新たな意味等化アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、異なるニューラルネットワークモデルを用いた異なるエージェントの統一表現を可能にするフレームワークである相対表現に基づいている。 これは、異なるモデルの潜在ベクトルを、結果として得られる空間の次元に等しい数である「textit{anchors}」と呼ばれるデータサンプルの集合に対して定義された共通空間に射影することで進行する。 異なるエージェント間の通信は、この相対空間からサンプリングされた意味記号の通信に変換される。 このアプローチは、異なるエージェントのセマンティック表現の整合性に加えて、アンカーの数を適切に選択することで、交換される情報の量を圧縮することができる。 最終的に、下流タスクにおいて最も関連性の高い情報をキャプチャして、プロトタイプアンカーを有利に決定する新しいアンカー選択戦略を導入する。 提案手法の有効性は,ニューラルネットワークアーキテクチャと初期訓練に使用するデータセットの差異を含む,根本的に異なるモデルを持つエージェント間のシームレスな通信を可能にする手法の有効性を示す。

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