論文の概要: Task-Agnostic Learnable Weighted-Knowledge Base Scheme for Robust Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11636v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 07:10:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.179152
• Title: Task-Agnostic Learnable Weighted-Knowledge Base Scheme for Robust Semantic Communications
• Title（参考訳）: ロバストな意味コミュニケーションのためのタスク非依存学習型重み付き知識ベーススキーム
• Authors: Shiyao Jiang, Jian Jiao, Xingjian Zhang, Ye Wang, Dusit Niyato, Qinyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,手堅い画像伝送のためのタスク非依存学習型重み付き知識ベースセマンティックコミュニケーション(TALSC)フレームワークを提案する。 このフレームワークには、メタラーナーとしてサンプル信頼モジュール(SCM)と学習者としての意味的符号化ネットワークが組み込まれている。 シミュレーションにより,TALSCフレームワークは,タスク非依存の画像意味コミュニケーションにおけるフリップノイズとクラス不均衡の効果を効果的に緩和することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.36313868773825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the emergence of diverse and massive data in the upcoming sixth-generation (6G) networks, the task-agnostic semantic communication system is regarded to provide robust intelligent services. In this paper, we propose a task-agnostic learnable weighted-knowledge base semantic communication (TALSC) framework for robust image transmission to address the real-world heterogeneous data bias in KB, including label flipping noise and class imbalance. The TALSC framework incorporates a sample confidence module (SCM) as meta-learner and the semantic coding networks as learners. The learners are updated based on the empirical knowledge provided by the learnable weighted-KB (LW-KB). Meanwhile, the meta-learner evaluates the significance of samples according to the task loss feedback, and adjusts the update strategy of learners to enhance the robustness in semantic recovery for unknown tasks. To strike a balance between SCM parameters and precision of significance evaluation, we design an SCM-grid extension (SCM-GE) approach by embedding the Kolmogorov-Arnold networks (KAN) within SCM, which leverages the concept of spline refinement in KAN and enables scalable SCM with customizable granularity without retraining. Simulations demonstrate that the TALSC framework effectively mitigates the effects of flipping noise and class imbalance in task-agnostic image semantic communication, achieving at least 12% higher semantic recovery accuracy (SRA) and multi-scale structural similarity (MS-SSIM) compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 今後の第6世代(6G)ネットワークにおける多種多様な大規模データの出現に伴い、タスクに依存しないセマンティック通信システムは、堅牢なインテリジェントなサービスを提供すると考えられる。 本稿では,KBにおける実世界の異種データバイアスに対処するために,ラベルフリップノイズやクラス不均衡を含む,頑健な画像伝送のためのタスク非依存学習型重み付き知識ベースセマンティックコミュニケーション(TALSC)フレームワークを提案する。 TALSCフレームワークには、メタラーナーとしてサンプル信頼モジュール(SCM)と学習者としての意味コーディングネットワークが組み込まれている。 学習者は学習可能な重み付きKB(LW-KB)が提供する経験的知識に基づいて更新される。 一方、メタラーナーは、タスク損失フィードバックに応じてサンプルの重要度を評価し、未知タスクのセマンティックリカバリにおけるロバスト性を高めるために、学習者の更新戦略を調整する。 SCMパラメータと重要度評価の精度のバランスをとるために、SCM内にKolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)を組み込むことにより、SCM-Grid拡張(SCM-GE)アプローチを設計する。 シミュレーションにより,タスクに依存しない画像意味コミュニケーションにおける雑音の反転やクラス不均衡の効果を効果的に軽減し,少なくとも12%のセマンティックリカバリ精度(SRA)とマルチスケール構造類似性(MS-SSIM)を実現した。

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