情報ボトルネックに基づくエッジ学習のための目標指向通信【JST・京大機械翻訳】

Pezone Francesco; Barbarossa Sergio; Di Lorenzo Paolo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202810132023 整理番号：22P0295251

情報ボトルネックに基づくエッジ学習のための目標指向通信【JST・京大機械翻訳】

Goal-Oriented Communication for Edge Learning based on the Information Bottleneck

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

通信が目標を達成するために起こるとき,送信されるソースデータを符号化する有効な方法は,受信機が目標の要求を満たすための符号化規則を用いることである。情報ボトルネック(IB)原理を利用して,目標に関する関連情報を同定する形式的方法を得ることができた。本論文では,IBと確率的最適化の組み合わせに基づく目標指向通信システムを提案する。IB原理を用いて,目標に関して符号化されたデータの表現複雑性と関連性の間の最適バランスを見つけるために,符号器を設計した。次に,確率的最適化を用いて,通信と計算資源の効率的資源配分を見つけるため,IBのパラメータを適応させた。目標は,動的シナリオにおける受信データに適用された学習タスクの平均サービス遅延と精度に対する制約の下で平均エネルギー消費を最小化することである。数値結果は,2つの事例で提案した戦略の性能を評価する:Gauss確率変数からの回帰,ここでは閉形式解を利用することができ,深層ニューラルネットワークを用いた画像分類,送信と受信側の間の適応ネットワーク分割を用いた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

, , ,

前のページに戻る