Coded Categorization in Massive Random Access
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a massive random access scenario in which a small set of k users out of a large number of n potential users are active at any given time, and a central base-station wishes to send a common message to the active users in order to label them into a finite number of categories. Specifically, given c possible categories, the base-station wishes to send label ℓ to a set of k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ℓ</inf> users, where ℓ ∈ {1, …, c} and $\sum\nolimits_{\ell = 1}^c {{k_\ell } = k} $. Assuming that n, k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</inf> , …, k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> are fixed, we ask: what is the minimum rate of the common message that the base-station needs to send so that the correct label is received at each of the k active users? This paper shows that instead of a conventional scheme of listing the indices of the users followed by their labels, which requires a common message rate of $k\left( {\log (n) + H\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right)} \right)$ bits, it is possible to construct a fixed-length common message code with a rate of just $kH\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right)$ bits plus a term that scales in n as O(log log(n)) for fixed k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</inf> , …, k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> , where H(•) is the entropy of a probability distribution. If a variable-length code is permitted, the minimum common message rate is characterized as $kH\left( {\frac{{{k_1}}}{k}, \ldots ,\frac{{{k_c}}}{k}} \right) + O(1)$ bits, with no dependence on n. Finally, if k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</inf> , …, k <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</inf> deviate from the values for which the common message is designed, an additional cost per user equal to a Kullback-Leibler divergence term would be incurred.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».