論文の概要: Unsupervised Learning for Asynchronous Resource Allocation in Ad-hoc Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02644v1
• Date: Thu, 5 Nov 2020 03:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 13:00:36.030169
• Title: Unsupervised Learning for Asynchronous Resource Allocation in Ad-hoc Wireless Networks
• Title（参考訳）: アドホック無線ネットワークにおける非同期リソース割り当てのための教師なし学習
• Authors: Zhiyang Wang, Mark Eisen and Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 集約グラフニューラルネットワーク(Agg-GNN)に基づく教師なし学習手法を設計する。 アクティベーションパターンを各ノードの特徴としてモデル化し,ポリシーに基づくリソース割り当て手法を訓練することにより,非同期性を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.42812336946756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider optimal resource allocation problems under asynchronous wireless network setting. Without explicit model knowledge, we design an unsupervised learning method based on Aggregation Graph Neural Networks (Agg-GNNs). Depending on the localized aggregated information structure on each network node, the method can be learned globally and asynchronously while implemented locally. We capture the asynchrony by modeling the activation pattern as a characteristic of each node and train a policy-based resource allocation method. We also propose a permutation invariance property which indicates the transferability of the trained Agg-GNN. We finally verify our strategy by numerical simulations compared with baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 非同期無線ネットワーク設定における最適資源割り当て問題について検討する。 本研究では,アグリゲーショングラフニューラルネットワーク(Agg-GNN)に基づく教師なし学習手法を設計する。 各ネットワークノード上の局所的な集約情報構造に依存するため,局所的に実装しながらグローバルかつ非同期に学習することができる。 アクティベーションパターンを各ノードの特徴としてモデル化し,ポリシーに基づくリソース割り当て手法を訓練することにより,非同期性を捉える。 また,訓練された agg-gnn の伝達可能性を示す置換不変性を提案する。 ベースライン法と比較して数値シミュレーションにより,我々の戦略を検証した。

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