文献阅读:Deep Learning Enabled Semantic Communication Systems

目录


论文简介


关于文章内容的总结

框架或结构 作用
DeepSC 最大化系统容量、最小化语义误差
设计两个Loss函数 理解语义信息、最大化系统容量
语义-信道联合编码 保持 s s s和 s ^ \hat s s^之间的含义不变← L C E \mathcal{L}_{\mathrm{CE}} LCE用于衡量 s s s和 s ^ \hat s s^之间的差异
语义-信道联合编码 使网络学习特定目标的知识(联合设计时,信道编码可以注重保护与传输和目标相关的语义信息,而忽略其他不相关的信息)
L C E \mathcal{L}_{\mathrm{CE}} LCE 通过训练整个系统来最小化 s s s和 s ^ \hat s s^之间的差异
L MI \mathcal{L}_{\text {MI }} LMI 最大化发射机训练期间实现的数据速率

引申出不理解的问题

  • 语义-信道联合编码在上图流程中属于哪部分?

    个人理解:整个流程都是

  • 联合设计收发器在上图流程中属于哪部分?

    未解决

  • 以下概念分不清楚
    <>

    • E2E通信系统是一种形式
      自编码器是一种结构
      通信系统物理层收发机与自编码器在功能和结构上是相似的。自编码器的主要功能是实现数据重构,而通信系统的主要功能是在接收端恢复发射端的信号。
      若把收发信机看成一种自编码器结构,则发射机与接收机分别对应于自编码器的编码器与译码器。因此,通信系统收发信机的最优化设计就转变为自编码器端到端的优化任务。
相关推荐
小陈phd2 小时前
OpenCV从入门到精通实战(九)——基于dlib的疲劳监测 ear计算
人工智能·opencv·计算机视觉
Guofu_Liao3 小时前
大语言模型---LoRA简介;LoRA的优势;LoRA训练步骤;总结
人工智能·语言模型·自然语言处理·矩阵·llama
ZHOU_WUYI7 小时前
3.langchain中的prompt模板 (few shot examples in chat models)
人工智能·langchain·prompt
如若1237 小时前
主要用于图像的颜色提取、替换以及区域修改
人工智能·opencv·计算机视觉
老艾的AI世界7 小时前
AI翻唱神器,一键用你喜欢的歌手翻唱他人的曲目(附下载链接)
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·ai翻唱·ai唱歌·ai歌曲
DK221517 小时前
机器学习系列----关联分析
人工智能·机器学习
Robot2517 小时前
Figure 02迎重大升级!!人形机器人独角兽[Figure AI]商业化加速
人工智能·机器人·微信公众平台
浊酒南街8 小时前
Statsmodels之OLS回归
人工智能·数据挖掘·回归
畅联云平台9 小时前
美畅物联丨智能分析,安全管控:视频汇聚平台助力智慧工地建设
人工智能·物联网
加密新世界9 小时前
优化 Solana 程序
人工智能·算法·计算机视觉