論文の概要: Efficient power allocation using graph neural networks and deep algorithm unfolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02250v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 05:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 05:23:40.660712
• Title: Efficient power allocation using graph neural networks and deep algorithm unfolding
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークとディープアルゴリズム展開を用いた効率的な電力割当
• Authors: Arindam Chowdhury, Gunjan Verma, Chirag Rao, Ananthram Swami and Santiago Segarra
• Abstract要約: 単一ホップアドホック無線ネットワークにおける最適電力配分の問題について検討する。 アルゴリズム重み付き最小二乗誤差(WMMSE)の展開に着想を得たハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 UWMMSEはWMMSEに匹敵する堅牢性を達成し,計算複雑性を著しく低減することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.78748956518785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of optimal power allocation in a single-hop ad hoc wireless network. In solving this problem, we propose a hybrid neural architecture inspired by the algorithmic unfolding of the iterative weighted minimum mean squared error (WMMSE) method, that we denote as unfolded WMMSE (UWMMSE). The learnable weights within UWMMSE are parameterized using graph neural networks (GNNs), where the time-varying underlying graphs are given by the fading interference coefficients in the wireless network. These GNNs are trained through a gradient descent approach based on multiple instances of the power allocation problem. Once trained, UWMMSE achieves performance comparable to that of WMMSE while significantly reducing the computational complexity. This phenomenon is illustrated through numerical experiments along with the robustness and generalization to wireless networks of different densities and sizes.
• Abstract（参考訳）: 単一ホップアドホック無線ネットワークにおける最適電力配分の問題について検討する。 この問題を解決するために,我々は,WMMSE (Unfolded WMMSE) と呼ばれる反復重み付き最小二乗誤差法 (WMMSE) のアルゴリズム的展開に着想を得たハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 uwmmse内の学習可能な重みは、無線ネットワークのフェーディング干渉係数によって時間的に変動するグラフが与えられるグラフニューラルネットワーク(gnns)を用いてパラメータ化される。 これらのGNNは、パワー割り当て問題の複数のインスタンスに基づいて勾配降下法を用いて訓練される。 訓練後、UWMMSEはWMMSEに匹敵する性能を達成し、計算複雑性を大幅に低減する。 この現象は、密度や大きさの異なる無線ネットワークへのロバスト性と一般化とともに、数値実験によって示される。

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