論文の概要: Learning for Integer-Constrained Optimization through Neural Networks with Limited Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05399v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 21:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 08:35:17.191720
• Title: Learning for Integer-Constrained Optimization through Neural Networks with Limited Training
• Title（参考訳）: 制限付きニューラルネットワークによる整数制約最適化の学習
• Authors: Zhou Zhou, Shashank Jere, Lizhong Zheng, Lingjia Liu
• Abstract要約: 我々は、その構成成分の機能の観点から完全に解釈可能な、対称的で分解されたニューラルネットワーク構造を導入する。 整数制約の根底にあるパターンを活用することで、導入されたニューラルネットワークは、限られたトレーニングでより優れた一般化性能を提供する。 提案手法は, 半分解フレームワークにさらに拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.588195947764188
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate a neural network-based learning approach towards solving an integer-constrained programming problem using very limited training. To be specific, we introduce a symmetric and decomposed neural network structure, which is fully interpretable in terms of the functionality of its constituent components. By taking advantage of the underlying pattern of the integer constraint, as well as of the affine nature of the objective function, the introduced neural network offers superior generalization performance with limited training, as compared to other generic neural network structures that do not exploit the inherent structure of the integer constraint. In addition, we show that the introduced decomposed approach can be further extended to semi-decomposed frameworks. The introduced learning approach is evaluated via the classification/symbol detection task in the context of wireless communication systems where available training sets are usually limited. Evaluation results demonstrate that the introduced learning strategy is able to effectively perform the classification/symbol detection task in a wide variety of wireless channel environments specified by the 3GPP community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,整数制約付きプログラミング問題に対するニューラルネットワークに基づく学習手法について,非常に限定的な学習法を用いて検討する。 具体的には、その構成成分の機能の観点から完全に解釈可能な、対称的で分解されたニューラルネットワーク構造を導入する。 整数制約の基本的なパターンと目的関数のアフィンの性質を生かして、導入されたニューラルネットワークは、整数制約の固有の構造を利用しない他の一般的なニューラルネットワーク構造と比較して、限られたトレーニングで優れた一般化性能を提供する。 さらに,導入された分解アプローチを半分解フレームワークにも拡張できることを示す。 一般に利用可能なトレーニングセットが制限された無線通信システムのコンテキストにおいて、導入した学習アプローチは分類/記号検出タスクによって評価される。 評価の結果,導入した学習戦略は,3gppコミュニティが指定する幅広い無線チャネル環境において,分類・記号検出タスクを効果的に実行できることがわかった。

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