We consider a multi-user semantic communications system in which agents (transmitters and receivers) interact through the exchange of semantic messages to convey meanings. In this context, languages are instrumental in structuring the construction and consolidation of knowledge, influencing conceptual representation and semantic extraction and interpretation. Yet, the crucial role of languages in semantic communications is often overlooked. When this is not the case, agent languages are assumed compatible and unambiguously interoperable, ignoring practical limitations that may arise due to language mismatching. This is the focus of this work. When agents use distinct languages, message interpretation is prone to semantic noise resulting from critical distortion introduced by semantic channels. To address this problem, this paper proposes a new semantic channel equalizer to counteract and limit the critical ambiguity in message interpretation. Our proposed solution models the mismatch of languages with measurable transformations over semantic representation spaces. We achieve this using optimal transport theory, where we model such transformations as transportation maps. Then, to recover at the receiver the meaning intended by the teacher we operate semantic equalization to compensate for the transformation introduced by the semantic channel, either before transmission and/or after the reception of semantic messages. We implement the proposed approach as an operation over a codebook of transformations specifically designed for successful communication. Numerical results show that the proposed semantic channel equalizer outperforms traditional approaches in terms of operational complexity and transmission accuracy.


翻译:我们考虑一个多用户语义通信系统,其中智能体(发送方和接收方)通过交换语义消息来传递含义。在此背景下,语言在构建和巩固知识的结构化过程中起着关键作用,影响着概念表征以及语义提取与解释。然而,语言在语义通信中的关键作用常被忽视。即便未被忽视,也通常假设智能体的语言兼容且可无歧义地互操作,忽略了因语言失配可能产生的实际局限性。这正是本文的研究重点。当智能体使用不同语言时,消息解释易受语义信道引入的关键畸变所导致的语义噪声的影响。为应对此问题,本文提出一种新型语义信道均衡器,以抵消并限制消息解释中的关键歧义。所提方案利用语义表征空间上的可测变换对语言失配进行建模。我们通过最优传输理论实现该操作,将此类变换建模为传输映射。随后,为在接收端恢复发送方所意图的含义,我们进行语义均衡操作,以补偿语义信道引入的变换——该操作可在语义消息传输前和/或接收后执行。我们将所提方法实现为一种基于变换码本的操作,该码本专为实现成功通信而设计。数值结果表明,所提出的语义信道均衡器在运算复杂度与传输准确性方面均优于传统方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员