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J-GLOBAL ID：202202271583526655   整理番号：22A0913894

VQAのためのタスク指向マルチユーザセマンティック通信【JST・京大機械翻訳】

Task-Oriented Multi-User Semantic Communications for VQA

著者 (3件)： Xie Huiqiang (School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London, London, U.K.) ,  Qin Zhijin (School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London, London, U.K.) ,  Li Geoffrey Ye (School of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, U.K.)
資料名： IEEE Wireless Communications Letters  (IEEE Wireless Communications Letters)
巻： 11  号： 3  ページ： 553-557  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2307A  ISSN： 2162-2337  CODEN： IWCLAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セマンティック通信は意味的特徴の伝送に焦点を合わせる。本論文では,マルチモーダルデータ伝送のためのタスク指向マルチユーザセマンティック通信システムを考察した。特に,部分ユーザは画像を送信し,一方,他の送信テキストは画像に関する情報を問うためにテキストを送信する。多重ユーザからのマルチモーダルデータ間の相関を利用するために,著者らは,MU-DeepSCという意味的コミュニケーションシステムを可能にして,用例として視覚質問回答(VQA)タスクを実行するために,深いニューラルネットワークを提案した。特に,MU-DeepSCのためのトランシーバを設計し,タスク指向伝送のための相関マルチモーダルデータから特徴を捕捉するために,共同で最適化した。シミュレーション結果は,提案したMU-DeepSCが,特に低信号対雑音比(SNR)領域において,従来の通信システムよりもチャネル変動に対してロバストであることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  最適化 ,  視覚 ,  シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  送受信機 ,  多重化 ,  *通信 ,  通信方式 ,  多モード ,  チャネル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： データ伝送 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 通信理論一般  (ND02010V) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： タスク ,  マルチユーザ