Transformer-Aided Semantic Communications

要約

大規模言語モデル (LLM) で採用されているトランスフォーマー構造は、アテンション メカニズムを特徴とするディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の特殊なカテゴリとして、入力データの最も関連性の高い側面を識別して強調表示する機能で際立っています。
このような機能は、さまざまな通信の課題、特に帯域幅が限られたシステムにおいて関連データの適切なエンコードが重要であるセマンティック通信の領域に対処する際に特に有益です。
この研究では、送信プロセス全体を通じて意味情報を保持することを目的として、特に入力画像の圧縮とコンパクトな表現を目的としてビジョン トランスフォーマーを使用します。
トランスフォーマーに固有のアテンション メカニズムを使用して、アテンション マスクを作成します。
このマスクは、送信する画像の重要なセグメントに効果的に優先順位を付け、再構成段階でマスクによって強調表示された重要なオブジェクトに焦点を当てることが保証されます。
私たちの方法論は、セマンティック情報の内容に従ってデータのさまざまな部分をエンコードすることにより、セマンティック通信の品質を大幅に向上させ、帯域幅の使用を最適化し、全体の効率を向上させます。
TinyImageNet データセットを使用して、再構成の品質と精度の両方に焦点を当てて、提案したフレームワークの有効性を評価します。
私たちの評価結果は、意図した圧縮率に従って、エンコードされたデータの一部のみが送信される場合でも、フレームワークがセマンティック情報を正常に保存することを示しています。

要約(オリジナル)

The transformer structure employed in large language models (LLMs), as a specialized category of deep neural networks (DNNs) featuring attention mechanisms, stands out for their ability to identify and highlight the most relevant aspects of input data. Such a capability is particularly beneficial in addressing a variety of communication challenges, notably in the realm of semantic communication where proper encoding of the relevant data is critical especially in systems with limited bandwidth. In this work, we employ vision transformers specifically for the purpose of compression and compact representation of the input image, with the goal of preserving semantic information throughout the transmission process. Through the use of the attention mechanism inherent in transformers, we create an attention mask. This mask effectively prioritizes critical segments of images for transmission, ensuring that the reconstruction phase focuses on key objects highlighted by the mask. Our methodology significantly improves the quality of semantic communication and optimizes bandwidth usage by encoding different parts of the data in accordance with their semantic information content, thus enhancing overall efficiency. We evaluate the effectiveness of our proposed framework using the TinyImageNet dataset, focusing on both reconstruction quality and accuracy. Our evaluation results demonstrate that our framework successfully preserves semantic information, even when only a fraction of the encoded data is transmitted, according to the intended compression rates.

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