Core Concepts
意味通信のための確率的ポリシーグラディエントを用いたモデルフリー強化学習の重要性
Abstract
このコンテンツは、モデルフリー強化学習を使用して意味通信システムを設計し、送信機と受信機を分離し、既知または微分可能なチャネルモデルを必要としない方法に焦点を当てています。数値結果は、提案手法がモデル認識アプローチと同等の性能を達成することを示していますが、収束速度が低下していることが明らかになりました。
INTRODUCTION
意味通信への需要増加
ポリシーグラディエント法の重要性
SEMANTIC COMMUNICATION FRAMEWORK
情報理論的なシステムモデルの定義
情報量最大化原理に基づくエンコーダー・デコーダー設計
STOCHASTIC POLICY GRADIENT-BASED REINFORCEMENT LEARNING
確率的ポリシーグラディエント法による最適化手法
勾配計算および最適化アプローチ
EXAMPLE OF MODEL-FREE SEMANTIC RECOVERY
分散画像分類タスクでのRL-SINFONYアプローチの評価結果
MNISTおよびCIFAR10データセットでの性能比較結果
Stats
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Quotes
"Further, we motivate the use of SPG for both classic and semantic communication from the maximization of the mutual information between received and target variables."
"Numerical results show that our approach achieves comparable performance to a model-aware approach based on the reparametrization trick, albeit with a decreased convergence rate."