面向目标的语义沟通的动态相对表示

Mar, 2024

面向目标的语义沟通的动态相对表示

Dynamic Relative Representations for Goal-Oriented Semantic Communications

Simone Fiorellino, Claudio Battiloro, Emilio Calvanese Strinati, Paolo Di Lorenzo

TL;DR在未来的 6G 无线网络中，语义和效能方面的通信将起到基础作用，将意义和相关性融入传输中。本文提出了一个新的面向目标的语义通信框架，通过潜在空间对齐来减轻语义不匹配问题。我们提出了一种动态优化策略，适应相对表示、通信参数和计算资源，实现了高效能、低延迟、面向目标的能源储效率的语义通信。数值结果表明我们的方法在减轻设备间不匹配问题的同时，优化了能源消耗、延迟和效能。

Abstract

In future 6g wireless networks, semantic and effectiveness aspects of communications will play a fundamental role, incorporating meaning and relevance into transmissions. However, obstacles arise when devices employ diverse languages, logic, or internal representations, leading to sema

6g wireless networks semantic communication latent space alignment goal-oriented energy-efficient

发现论文，激发创造

6G 网络：从香农到语义和目标导向通信

本文介绍了将语义和目标导向应用于未来的 6G 网络中，将有助于提高系统的效率和可持续性，同时结合知识表示和推理工具以及机器学习算法，可以建立语义学习策略从而实现更好的解释能力，对抗敌对攻击。

Nov, 2020

语义有效性通道误差下的务实目标导向通信

在即将到来的 AI 辅助的 6G 网络中，整合语义、语用和目标导向的沟通策略变得必不可少。本文的主要贡献是：首先，提出并详细说明了一种新的数学建模方法，用于描述由于语义和有效性水平上的语言不匹配而导致的错误；其次，提供了一种利用最优传输理论来抵消这些类型错误的新算法解决方案。我们的数值结果显示了所提出机制在嘈杂的通信环境下弥补语言不匹配的潜力，从而提高了可靠通信的可达性。

Jan, 2024

面向语言的图像传输的语义潜空间表示

基于语言的语义通信框架通过语言 - 图像编码和图像 - 语言解码，以及潜在扩散模型，实现了在嘈杂通信渠道中以较高的感知相似度重建预期图像的能力。

May, 2024

6G 是否将成为语义通信？来自任务导向和安全通信到集成感知的机遇和挑战

通过多任务学习，本文探讨了以目标为导向和语义为基础的通信在下一代通信网络中的机遇和挑战。该方法使用深度神经网络，将专用的编码器部署在发送端，将多个任务特定的解码器共同部署在接收端，集中训练以处理包括语义信息保留、源输入重构和集成感知和通信在内的各种任务。通过将解码器部署在多个接收器上，采用去中心化学习，解决了通信负载和隐私问题，利用联邦学习技术在分布式节点之间分发模型更新。然而，该方法的有效性取决于所采用的深度学习模型的鲁棒性。我们审查了在训练和测试阶段可能产生的对抗性攻击的潜在漏洞，这些攻击旨在操纵编码器端的输入以及接收端空中接收到的信号，凸显了加固语义通信以防范潜在的多领域攻击的重要性。总体而言，在多任务学习框架中，任务导向通信、语义通信和集成感知与通信的共同鲁棒设计成为下一代网络系统中实现上下文感知、资源高效和安全通信的关键因素。

Jan, 2024

少数据，更多知识：构建下一代语义通信网络

介绍了一个建立在人工智能、因果推理和通信理论新概念之上的可扩展端到端语义通信网络，它要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用叫做语义语言的语言与语义表示方式，提出了新的 “推理能力” 度量方法，为未来的语义通信网络的建立、分析和应用提供了一个全面的参考。

Nov, 2022

基于模仿学习的隐式语义感知通讯网络：多层表示与协作推理

本文提出了一种基于推理的隐含语义感知通信网络架构，允许多个 CDC 和边缘服务器协作支持端到端的语义编码，解码和解释，建立多层次表示和个人化推理优先权，并采用强化学习和模仿学习算法进行协作推理。

Oct, 2022

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

语义通道均衡的潜在空间对齐

我们通过一个语义和目标导向的通信系统，放宽了代理之间的共享语言的约束，以探索在分布式任务求解中语言不匹配的影响。我们提出了一个数学框架，模拟并度量了代理使用不同语言时引入的语义失真，并通过数值评估证明了一种新的语义通道均衡方法的有效性。

May, 2024

远程控制任务的语义和有效通信与动态特征压缩

本研究考虑了机器人群和远程无线控制任务中的有效通信问题，并提出使用基于 VQ-VAE 编码的 DRL 动态适应量化级别的方案来提高系统性能。

Jan, 2023

基于深度学习的语义通信系统与共享知识库

提出了一种新颖的语义通信系统，该系统采用共享的知识库，并利用共享的知识库中的消息和相应知识来获取剩余信息，从而实现更少符号的传输，并且在语义性能方面没有降级。

Nov, 2023