論文の概要: Graph Neural Networks for Scalable Radio Resource Management: Architecture Design and Theoretical Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07632v2
• Date: Thu, 29 Oct 2020 06:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:49:30.464150
• Title: Graph Neural Networks for Scalable Radio Resource Management: Architecture Design and Theoretical Analysis
• Title（参考訳）: スケーラブル無線資源管理のためのグラフニューラルネットワーク:アーキテクチャ設計と理論的解析
• Authors: Yifei Shen, Yuanming Shi, Jun Zhang, Khaled B. Letaief
• Abstract要約: 本稿では,大規模無線資源管理問題にグラフニューラルネットワーク(GNN)を適用することを提案する。 提案手法はスケーラビリティが高く,1つのGPU上で1,000ドルのトランシーバペアを6ミリ秒以内で行う干渉チャネルにおけるビームフォーミング問題を解くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.372548374969387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has recently emerged as a disruptive technology to solve challenging radio resource management problems in wireless networks. However, the neural network architectures adopted by existing works suffer from poor scalability, generalization, and lack of interpretability. A long-standing approach to improve scalability and generalization is to incorporate the structures of the target task into the neural network architecture. In this paper, we propose to apply graph neural networks (GNNs) to solve large-scale radio resource management problems, supported by effective neural network architecture design and theoretical analysis. Specifically, we first demonstrate that radio resource management problems can be formulated as graph optimization problems that enjoy a universal permutation equivariance property. We then identify a class of neural networks, named \emph{message passing graph neural networks} (MPGNNs). It is demonstrated that they not only satisfy the permutation equivariance property, but also can generalize to large-scale problems while enjoying a high computational efficiency. For interpretablity and theoretical guarantees, we prove the equivalence between MPGNNs and a class of distributed optimization algorithms, which is then used to analyze the performance and generalization of MPGNN-based methods. Extensive simulations, with power control and beamforming as two examples, will demonstrate that the proposed method, trained in an unsupervised manner with unlabeled samples, matches or even outperforms classic optimization-based algorithms without domain-specific knowledge. Remarkably, the proposed method is highly scalable and can solve the beamforming problem in an interference channel with $1000$ transceiver pairs within $6$ milliseconds on a single GPU.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、無線ネットワークにおける無線リソース管理の課題を解決するための破壊的な技術として最近登場した。 しかしながら、既存の作品で採用されているニューラルネットワークアーキテクチャは、スケーラビリティの低下、一般化、解釈可能性の欠如に苦しむ。 スケーラビリティと一般化を改善するための長年のアプローチは、ターゲットタスクの構造をニューラルネットワークアーキテクチャに組み込むことである。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,効率的なニューラルネットワーク設計と理論的解析を支援する大規模無線リソース管理の課題を解決することを提案する。 具体的には,まず,普遍的置換同分散性を楽しむグラフ最適化問題として,無線資源管理問題を定式化できることを実証する。 次に、 \emph{message passing graph neural networks} (mpgnns) と呼ばれるニューラルネットワークのクラスを識別する。 それらは置換同分散特性を満足するだけでなく,高い計算効率を享受しながら大規模問題に一般化できることを示した。 解釈性および理論的保証のために,MPGNNと分散最適化アルゴリズムのクラスとの等価性を証明し,MPGNNに基づく手法の性能と一般化を解析する。 電力制御とビームフォーミングを2つの例とする大規模なシミュレーションにより、提案手法は、未ラベルのサンプルを用いて教師なしの方法で訓練され、ドメイン固有の知識を伴わずに古典的な最適化に基づくアルゴリズムよりも優れていることを示した。 提案手法はスケーラビリティが高く,1つのGPU上で1,000ドルのトランシーバペアを6ミリ秒以内で行う干渉チャネルにおけるビームフォーミング問題を解くことができる。

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