論文の概要: TACO: Rethinking Semantic Communications with Task Adaptation and Context Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10834v1
• Date: Fri, 16 May 2025 04:03:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.980268
• Title: TACO: Rethinking Semantic Communications with Task Adaptation and Context Embedding
• Title（参考訳）: TACO:タスク適応とコンテキスト埋め込みによるセマンティックコミュニケーションの再考
• Authors: Achintha Wijesinghe, Weiwei Wang, Suchinthaka Wanninayaka, Songyang Zhang, Zhi Ding,
• Abstract要約: 本研究は,タスク固有の情報を協調的に取得し,下流のタスク性能とコンテキスト情報を向上する,新しい意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 画像データセットやコンピュータビジョンタスクの厳密な実験を通じて,ダウンストリームタスクの性能向上,一般化性の向上,帯域幅効率の向上,再構築遅延の低減など,既存の作業と比較して有望な改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.7367543116319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in generative artificial intelligence have introduced groundbreaking approaches to innovating next-generation semantic communication, which prioritizes conveying the meaning of a message rather than merely transmitting raw data. A fundamental challenge in semantic communication lies in accurately identifying and extracting the most critical semantic information while adapting to downstream tasks without degrading performance, particularly when the objective at the receiver may evolve over time. To enable flexible adaptation to multiple tasks at the receiver, this work introduces a novel semantic communication framework, which is capable of jointly capturing task-specific information to enhance downstream task performance and contextual information. Through rigorous experiments on popular image datasets and computer vision tasks, our framework shows promising improvement compared to existing work, including superior performance in downstream tasks, better generalizability, ultra-high bandwidth efficiency, and low reconstruction latency.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能の最近の進歩は、単に生データを送信するのではなく、メッセージの意味を伝えることを優先する次世代のセマンティックコミュニケーションの革新に対する画期的なアプローチを導入している。 セマンティックコミュニケーションにおける基本的な課題は、特に受信機の目的が時間とともに進化する可能性のある場合において、ダウンストリームタスクに適応しながら、最も重要なセマンティック情報を正確に識別し抽出することである。 受信機における複数のタスクへのフレキシブルな適応を実現するために,タスク固有の情報を協調的に取得し,下流のタスク性能とコンテキスト情報を向上させる,新しいセマンティックコミュニケーションフレームワークを導入する。 画像データセットやコンピュータビジョンタスクの厳密な実験を通じて、ダウンストリームタスクの性能向上、一般化性の向上、帯域幅効率の向上、再構築遅延の低減など、既存の作業と比べて有望な改善を示す。

関連論文リスト

• Task-Adaptive Semantic Communications with Controllable Diffusion-based Data Regeneration [45.55410059471241]
  次世代ネットワークは、ビットワイズデータ配信を、帯域幅効率のための意味を伝達する意味にシフトする。 本研究では,拡散モデルに基づくタスク適応型セマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 テスト結果は,タスク関連情報を意味コミュニケーションに適応的に保存する手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T18:23:53Z)
• Multi-Modal Self-Supervised Semantic Communication [52.76990720898666]
  本稿では,マルチモーダルな自己教師型学習を活用し,タスク非依存の特徴抽出を強化するマルチモーダル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。 提案手法は,訓練関連通信オーバーヘッドを最小限に抑えつつ,モダリティの不変性とモダリティ特有の特徴の両方を効果的に捉えている。 この結果は、セマンティックコミュニケーションにおけるマルチモーダルな自己教師型学習の利点を浮き彫りにし、より効率的でスケーラブルなエッジ推論システムへの道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-18T06:13:02Z)
• Task-Driven Semantic Quantization and Imitation Learning for Goal-Oriented Communications [44.330805289033]
  GOS-VAE(Goal-Oriented Semantic Variational Autoencoder)という,新たな目標指向通信(GO-COM)フレームワークを提案する。 データ再構成における関連する意味的特徴を捉えるために、データ再生品質を測定するために模倣学習を採用する。 実験により,提案したGOS-VAEの目的指向意味論と帯域幅効率を特徴付ける上で,模倣学習の能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T04:43:16Z)
• Take What You Need: Flexible Multi-Task Semantic Communications with Channel Adaptation [51.53221300103261]
  本稿では,マスク付きオートエンコーダアーキテクチャに基づく,チャネル適応型・マルチタスク対応のセマンティックコミュニケーションフレームワークについて紹介する。 チャネル認識抽出器を用いて、リアルタイムのチャネル条件に応じて、関連情報を動的に選択する。 画像再構成や物体検出などのタスクにおける従来の手法と比較して,本手法の優れた性能を示す実験結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T09:01:25Z)
• Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications [88.68461721069433]
  次世代システムは、メッセージセマンティクスを折り畳み、コミュニケーションの目標を設計に組み込むことによって、潜在的に豊かになる。 このチュートリアルは、初期適応、セマンティック・アウェア、タスク指向コミュニケーションから始まり、現在までの取り組みを要約する。 その焦点は、情報理論を利用して基礎を提供するアプローチと、意味論やタスク対応コミュニケーションにおける学習の重要な役割である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T16:00:57Z)
• Common Language for Goal-Oriented Semantic Communications: A Curriculum Learning Framework [66.81698651016444]
  目標指向タスク実行を実現するための包括的セマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 カリキュラム学習(CL)と強化学習(RL)を組み合わせた新しいトップダウンフレームワークを提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は,学習中の収束時間,タスク実行時間,送信コストにおいて従来のRLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T19:13:55Z)

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。