Summary (English)
Goal oriented Communications based on Recursive Early Neural Networks Jary Pomponi†‡§, Mattia Merluzzi∥§, Alessio Devoto∗‡, Mateus Pontes Mota∥, Paolo Di Lorenzo†‡ and Simone Scardapane†‡ present a novel framework for goal-oriented semantic communications that leverages recursive early exit models.
This paper focuses on the development of an adaptive computation approach which jointly determines early exit points, computation splitting, offloading strategies while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource efficiency.
The aim is to find the partition that best balances end-to-end latency, communication and computation costs, while guaranteeing a minimum target level of performance.
This paper focuses on the development of an adaptive computation approach which jointly determines early exit points, computation splitting, offloading strategies while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource efficiency.
The aim is to find the partition that best balances end-to-end latency, communication and computation costs, while guaranteeing a minimum target level of performance.
요약 (Korean)
재귀 초기 신경 네트워크 Jary Pomponi †를 기반으로 한 목표 지향적 커뮤니케이션 ‡ §, Mattia Merluzzi §, Alessio Devoto * ‡, Mateus Pontes Mota∥, Paolo di Lorenzo † ‡ 및 Simone Scardapane †는 Leverages가 초기에 한 번의 발표를위한 목표 지향적 커뮤니케이션을위한 새로운 프레임 워크를 제시합니다.
이 논문은 무선 조건, 추론 정확도 및 자원 효율성을 설명하는 동안 초기 출구 포인트, 계산 분할, 오프로드 전략을 공동으로 결정하는 적응 형 계산 접근법의 개발에 중점을 둡니다.
목표는 최소 목표 수준의 성능을 보장하면서 엔드 투 엔드 대기 시간, 통신 및 계산 비용의 균형을 맞추는 파티션을 찾는 것입니다.
이 논문은 무선 조건, 추론 정확도 및 자원 효율성을 설명하는 동안 초기 출구 포인트, 계산 분할, 오프로드 전략을 공동으로 결정하는 적응 형 계산 접근법의 개발에 중점을 둡니다.
목표는 최소 목표 수준의 성능을 보장하면서 엔드 투 엔드 대기 시간, 통신 및 계산 비용의 균형을 맞추는 파티션을 찾는 것입니다.
기술적 용어 설명 (Technical Terms)
- Early Exit Neural Networks (EEN): 컴퓨팅 리소스가 제한된 Edge 서버 또는 클라우드에서 장치로 계산을 오프로드하는 기술; 초기 출구 모델은 목표 지향적 통신을 위해 특별히 설계되어 엔드 투 엔드 대기 시간 및 통신 비용의 균형을 잡습니다. (Original English Explanation: Techniques for offloading computations from edge servers or cloud to devices with limited computational resources; early exit models are designed specifically for goal-oriented communications, balancing end-to-end latency and communication costs.)
- Recursive Architecture: 각 출구 지점에서 예측을 만들어 모델을 재귀 적으로 결합하는 신경망 아키텍처 유형. 이를 통해 무선 조건, 추론 정확도 및 자원 효율성을 설명하면서 오프로드 전략이 가능합니다. (Original English Explanation: A type of neural network architecture where the model is recursively combined by creating predictions at each exit point. This allows for offloading strategies while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource efficiency.)
- Reinforcement Learning (RL): 개인 손실 기능의 가중 합계를 최적화하는 기계 학습에 대한 접근; RL 기술은 여기에서 초기 출구 포인트, 계산 분할 및 오프로드 전략을 공동으로 결정하는 데 사용됩니다. (Original English Explanation: An approach to machine learning that involves optimizing a weighted sum of their individual loss functions; RL techniques are used here to jointly determine early exit points, computation splitting, and offloading strategies.)
- Online Optimization Framework: 강화 학습 방식을 사용하여 모든 분류기를 공동으로 최적화하여 최소 목표 수준의 성능을 보장하는 동시에 엔드 투 엔드 대기 시간, 통신 비용의 균형을 맞추는 파티션을 찾는 기술; 온라인 최적화 프레임 워크는 목표 지향적 커뮤니케이션을 위해 특별히 설계되었습니다. (Original English Explanation: A technique for finding the partition that best balances end-to-end latency, communication costs, while guaranteeing a minimum target level of performance by jointly optimizing all classifiers using Reinforcement Learning approach; online optimization frameworks are designed specifically for goal-oriented communications.)
- Hybrid Artificial Intelligence (AI) as a service: Edge 및 Cloud Computing을 결합하여 다양한 계산 자원을 갖춘 장치에서 AI 기능을 제공하는 AI 서비스; 하이브리드 AI 시스템은 컴퓨팅 자원이 제한된 Edge 서버 또는 클라우드에서 컴퓨팅을 오프로드 할 수 있으며, 무선 조건, 추론 정확도 및 리소스 효율성을 설명합니다. (Original English Explanation: AI services that combine both edge and cloud computing to provide AI functionality across devices with varying computational resources; hybrid AI systems can offload computations from edge servers or cloud to devices with limited computational resources, while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource efficiency.)
- Artificial Intelligence (AI) as a service: Edge Computing과 Cloud Computing을 결합하여 다양한 컴퓨팅 리소스를 갖춘 장치에서 AI 기능을 제공하는 AI 서비스; 서비스 시스템으로서의 AI는 목표 지향 통신을 위해 특별히 설계되었습니다. | (Original English Explanation: AI services that combine both edge computing and cloud computing to provide AI functionality across devices with varying computational resources; AI as a service systems are designed specifically for goal-oriented communications. |)
Excerpt (English Original)
Goal-oriented Communications based on Recursive Early Exit Neural Networks Jary Pomponi†‡§, Mattia Merluzzi∥§, Alessio Devoto∗‡, Mateus Pontes Mota∥, Paolo Di Lorenzo†‡ and Simone Scardapane†‡ ∗DIAG Department, Sapienza University of Rome, Via Ariosto 25, 00185, Rome, Italy ‡Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni, Viale G.P.
Usberti, 181/A, 43124, Parma, Italy †DIET Department, Sapienza University of Rome, Via Eudossiana 18, 00184, Rome, Italy Emails: {firstname.lastname}@uniroma1.it ∥CEA-Leti, Universit´e Grenoble Alpes, F-38000 Grenoble, France 2024 Abstract—This paper presents a novel frameworkEmails: {firstname.lastname}@cea.frfor goal- the cloud or edge servers, while feasible, introduces challenges oriented semantic communications leveraging recursive early such as increased end-to-end latency, potential privacy risks exit models.
The proposed approach is built on two key com- from transmitting raw data, and susceptibility to noise and ponents.
First, we introduce an innovative early exit strategyDec errors in communication channels [4], [5].
that dynamically partitions computations, enabling samples to 27 bedynamicsoffloadedthatto adetectserversamplesbased onforlayer-wisewhich therecursiveconfidencepredictionis not itationsA hybridby determiningapproach cantheaddressoptimalthestrategyaforementionedfor offloadinglim- increasing fast enough over layers.
Second, we develop a Rein- data from the device to the server.
This decision is strongly forcement Learning-based online optimization framework that influenced by the dynamic availability of computational re- jointly determines early exit points, computation splitting, and sources on the device and at (edge) servers, as well as by the offloading strategies, while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource costs.
Numerical evaluations in varying conditions of the wireless channel.
Such an interplay an edge inference scenario demonstrate the method’s adaptability between communication and computation is a hallmark of[cs.LG] and effectiveness in striking an excellent trade-off between next-generation wireless networks, which serve as key enablers performance, latency, and resource efficiency.
and potentially efficient platforms for delivering and accessing Index Terms—Goal-oriented semantic communications, early Artificial Intelligence (AI) as a service [6].
The final objective exit neural networks, adaptive computation,…
Usberti, 181/A, 43124, Parma, Italy †DIET Department, Sapienza University of Rome, Via Eudossiana 18, 00184, Rome, Italy Emails: {firstname.lastname}@uniroma1.it ∥CEA-Leti, Universit´e Grenoble Alpes, F-38000 Grenoble, France 2024 Abstract—This paper presents a novel frameworkEmails: {firstname.lastname}@cea.frfor goal- the cloud or edge servers, while feasible, introduces challenges oriented semantic communications leveraging recursive early such as increased end-to-end latency, potential privacy risks exit models.
The proposed approach is built on two key com- from transmitting raw data, and susceptibility to noise and ponents.
First, we introduce an innovative early exit strategyDec errors in communication channels [4], [5].
that dynamically partitions computations, enabling samples to 27 bedynamicsoffloadedthatto adetectserversamplesbased onforlayer-wisewhich therecursiveconfidencepredictionis not itationsA hybridby determiningapproach cantheaddressoptimalthestrategyaforementionedfor offloadinglim- increasing fast enough over layers.
Second, we develop a Rein- data from the device to the server.
This decision is strongly forcement Learning-based online optimization framework that influenced by the dynamic availability of computational re- jointly determines early exit points, computation splitting, and sources on the device and at (edge) servers, as well as by the offloading strategies, while accounting for wireless conditions, inference accuracy, and resource costs.
Numerical evaluations in varying conditions of the wireless channel.
Such an interplay an edge inference scenario demonstrate the method’s adaptability between communication and computation is a hallmark of[cs.LG] and effectiveness in striking an excellent trade-off between next-generation wireless networks, which serve as key enablers performance, latency, and resource efficiency.
and potentially efficient platforms for delivering and accessing Index Terms—Goal-oriented semantic communications, early Artificial Intelligence (AI) as a service [6].
The final objective exit neural networks, adaptive computation,…
발췌문 (Korean Translation)
재귀적인 초기 출구 신경망에 기반한 목표 지향적 커뮤니케이션 Jary Pomponi † ‡ §, Mattia Merluzzi §, Alessio Devoto *, Mateus Pontes Mota∥, Paolo di Lorenzo † ‡ 및 Simone Scardapane † ‡ 및 Rome의 Sapienza University, Rome, 25, 25, 001 이탈리아 ‡ CONSORZIO NAZIONALE InterUniversitario는 LE TelecomUnicazioni, Viale G.P.
USBERTI, 181/A, 43124, PARMA, ITALY, 이탈리아, 로마 Sapienza University, Eudossiana 18, 00184, Rome, Italy 이메일 : {firstname.lastname }@uniroma1.it ∥cea-leti, Universit ‘grenoble, f-38000, f-38000 새로운 프레임 워크 메일을 제시합니다 : {firstname.lastname }@cea.ff for 목표-클라우드 또는 에지 서버는 실행 가능하지만, 엔드 투 엔드 대기 시간 증가, 잠재적 개인 정보 보호 위험 종료 모델과 같은 재귀 적 초기에 초기의 시맨틱 커뮤니케이션을 도입합니다.
제안 된 접근법은 원시 데이터를 전송하는 것과 노이즈 및 조랑말에 대한 감수성을 통해 두 가지 핵심에 기반을두고 있습니다.
먼저, 우리는 통신 채널에 혁신적인 초기 출구 전략 디렉 오류를 소개합니다 [4], [5].
이를 동적으로 분할하여 27 개의 bedynamicsoffloadedthatto adetectservers 샘플을 기반으로 샘플을 사용하여 inforlayer-Wisewhich therecursiveconfredictionis가 아닌 itationsa hybridby를 결정하지 못한다.
둘째, 장치에서 서버로의 고리 데이터를 개발합니다.
이 결정은 계산의 동적 가용성에 의해 영향을받는 예방 적 학습 기반 온라인 최적화 프레임 워크입니다.
공동 실행 포인트, 계산 분할 및 장치 및 (Edge) 서버의 소스뿐만 아니라 무선 조건, 추론 정확도 및 리소스 비용에 의해 오프로드 전략에 의해 공동으로 결정됩니다.
무선 채널의 다양한 조건에서의 수치 평가.
이러한 상호 작용 AN Edge 추론 시나리오는 통신과 계산 간의 방법의 적응성이 [CS.LG]의 특징이며 차세대 무선 네트워크 간의 탁월한 트레이드 오프를 강조하는 효과가 있으며, 이는 주요 가능 성능, 대기 시간 및 리소스 효율성으로 사용됩니다.
인덱스 지향적 인 시맨틱 커뮤니케이션, 초기 인공 지능 (AI) (서비스로서의 AI)을 제공하기위한 잠재적으로 효율적인 플랫폼.
최종 목표 출구 신경망, 적응 형 계산, …
USBERTI, 181/A, 43124, PARMA, ITALY, 이탈리아, 로마 Sapienza University, Eudossiana 18, 00184, Rome, Italy 이메일 : {firstname.lastname }@uniroma1.it ∥cea-leti, Universit ‘grenoble, f-38000, f-38000 새로운 프레임 워크 메일을 제시합니다 : {firstname.lastname }@cea.ff for 목표-클라우드 또는 에지 서버는 실행 가능하지만, 엔드 투 엔드 대기 시간 증가, 잠재적 개인 정보 보호 위험 종료 모델과 같은 재귀 적 초기에 초기의 시맨틱 커뮤니케이션을 도입합니다.
제안 된 접근법은 원시 데이터를 전송하는 것과 노이즈 및 조랑말에 대한 감수성을 통해 두 가지 핵심에 기반을두고 있습니다.
먼저, 우리는 통신 채널에 혁신적인 초기 출구 전략 디렉 오류를 소개합니다 [4], [5].
이를 동적으로 분할하여 27 개의 bedynamicsoffloadedthatto adetectservers 샘플을 기반으로 샘플을 사용하여 inforlayer-Wisewhich therecursiveconfredictionis가 아닌 itationsa hybridby를 결정하지 못한다.
둘째, 장치에서 서버로의 고리 데이터를 개발합니다.
이 결정은 계산의 동적 가용성에 의해 영향을받는 예방 적 학습 기반 온라인 최적화 프레임 워크입니다.
공동 실행 포인트, 계산 분할 및 장치 및 (Edge) 서버의 소스뿐만 아니라 무선 조건, 추론 정확도 및 리소스 비용에 의해 오프로드 전략에 의해 공동으로 결정됩니다.
무선 채널의 다양한 조건에서의 수치 평가.
이러한 상호 작용 AN Edge 추론 시나리오는 통신과 계산 간의 방법의 적응성이 [CS.LG]의 특징이며 차세대 무선 네트워크 간의 탁월한 트레이드 오프를 강조하는 효과가 있으며, 이는 주요 가능 성능, 대기 시간 및 리소스 효율성으로 사용됩니다.
인덱스 지향적 인 시맨틱 커뮤니케이션, 초기 인공 지능 (AI) (서비스로서의 AI)을 제공하기위한 잠재적으로 효율적인 플랫폼.
최종 목표 출구 신경망, 적응 형 계산, …
출처: arXiv
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