Dec, 2023

语义沟通的速率 - 失真 - 感知理论

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TL;DR通过研究符号畸变和语义感知限制下的语义通信数据率，提出了可实现的区域，并证明了一种随机编码方案可以实现该区域。对于给定的畸变和感知限制，推导了二进制语义信息源的闭合可实现速率，并验证了理论观察的实验结果。
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发现论文，激发创造
  • 语义通信的基本限制：速率失真的神经估计

    该研究探讨了离散无记忆信道上语义通信的基本限制，采用语义速率失真函数分析最小压缩率、观测失真、语义失真和信道容量之间的关系。对于未知语义源分布的情况，提出了一种基于神经网络的方法来学习语义源分布，同时设计了级联神经网络来估计语义速率失真函数。对于已知完美语义源分布的情况，提出了通用的 Blahut-Arimoto 算法来高效计算语义速率失真函数。最后，通过实验证实了该算法在理想高斯语义源和一些实际数据集的情况下的有效性。

    Jan, 2024

  • 目标导向的语义通信与失真率弹性的联合通信和计算框架

    基于率失真理论，该研究提出一种创新方法，分析沟通和语义压缩引起的失真，以评估其对人工智能模型性能的影响，并预先估计 AI 任务的经验性准确性，从而使目标导向的语义沟通问题成为可能。

    Sep, 2023

  • 语义通信：原理与挑战

    该文论述了语义通信的概念和理论框架，重点探讨了基于深度学习的语义通信系统设计及其性能度量，最终提出若干该领域的待解决问题。

    Dec, 2021

  • 可学概念的语义沟通

    该研究提出了一种通过学习算法来优化概率分布并将其传输到受限通道中的方法，从而在保证模型准确性的前提下降低数据失真，同时介绍了一种经验协调概念与网络中的强协调概念。

    May, 2023

  • 超越传输比特的通信：语义导向的源编码和信道编码

    本文介绍了一种新型的语义传输范式：语义传播，主张在源编码和信道编码中注入语义指导，以利用数据语义多样性和无线信道多样性来提高整个系统的效率和可靠性。

    Aug, 2022

  • 一种新的通信范式：从位准确性到语义保真度

    利用语义分析方法，在保证语义保真度高的前提下，提高了无线通信的通信效率。

    Jan, 2021

  • 语义通信下的资源分配与物理层安全

    本研究论文提出了一种联合优化算法，用于减少总延迟和提高效用的语义通信系统。该系统包含了物理层安全方法，通过秘密速率来确保信息不被窃听者获得。实验结果表明，与基线相比，所提出的算法能够达到最佳的联合优化性能。

    Dec, 2023

  • 无线网络中语义信息恢复

    本研究通过推广 Basu 等人的方法，将语义建模扩展至完整的通信马尔科夫链，提出了一种 ML-based 的语义通信系统 SINFONY，通过传输信息的同时进行压缩，有效提高了信息传输质量，尤其在多分发情况下，SNR 比传统通信系统提高了 20dB。

    Apr, 2022

  • 面向多模态数据语义通信的自适应编码机制

    本文提出一个利用神经网络解决多模态语义通信问题的分布式框架，该框架包括传统的信道编码和解码，进一步建立了针对各种多模态语义任务的一般速率自适应编码机制。优化方案旨在在保持语义任务推理准确性的同时，最小化推理延迟。本文的数值结果表明，所提出的机制总体上表现优于传统通信和现有的语义通信系统。

    May, 2023

  • 重新思考无损压缩：速率 - 失真 - 感知之间的权衡

    通过采用 Blau & Michaeli 2018 年提出的感知质量的数学定义，研究了速率、失真和感知之间的三重权衡，我们证明了该三重权衡的几个基本属性，并在一个玩具 MNIST 例子上进行了可视化说明。

    Jan, 2019