ノイズに強いタスク指向型セマンティック通信のためのグラフニューラルネットワークベースのGeNetパラダイム

提案するGeNetモデルは、グラフニューラルネットワークを用いて入力データを表現し、エンコーダとデコーダを通じてタスク関連の意味情報を効率的に抽出・再構築することで、チャネルノイズに強いタスク指向型セマンティック通信を実現する。