論文の概要: A Unified Cognitive Learning Framework for Adapting to Dynamic Environment and Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00501v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 14:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 18:54:44.973604
• Title: A Unified Cognitive Learning Framework for Adapting to Dynamic Environment and Tasks
• Title（参考訳）: 動的環境とタスクへの適応のための統一認知学習フレームワーク
• Authors: Qihui Wu, Tianchen Ruan, Fuhui Zhou, Yang Huang, Fan Xu, Shijin Zhao, Ya Liu, and Xuyang Huang
• Abstract要約: 動的無線環境とタスクのための統合認知学習(CL)フレームワークを提案する。 提案するCLフレームワークには,動的な環境やタスクに適応する能力,自己学習能力,そして,変調認識を例に挙げて,「悪いお金を追い出す良い金」の能力という,3つの利点があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.459770316922437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many machine learning frameworks have been proposed and used in wireless communications for realizing diverse goals. However, their incapability of adapting to the dynamic wireless environment and tasks and of self-learning limit their extensive applications and achievable performance. Inspired by the great flexibility and adaptation of primate behaviors due to the brain cognitive mechanism, a unified cognitive learning (CL) framework is proposed for the dynamic wireless environment and tasks. The mathematical framework for our proposed CL is established. Using the public and authoritative dataset, we demonstrate that our proposed CL framework has three advantages, namely, the capability of adapting to the dynamic environment and tasks, the self-learning capability and the capability of 'good money driving out bad money' by taking modulation recognition as an example. The proposed CL framework can enrich the current learning frameworks and widen the applications.
• Abstract（参考訳）: 多くの機械学習フレームワークが提案され、様々な目標を実現するために無線通信に利用されている。 しかし、ダイナミックなワイヤレス環境やタスクに適応できず、自己学習ができないことで、幅広い応用と達成可能な性能が制限される。 脳認知機構による霊長類行動の柔軟性と適応性に着想を得て、動的無線環境とタスクに対して統合認知学習(CL)フレームワークが提案されている。 提案するCLの数学的枠組みを確立した。 提案するCLフレームワークには,動的な環境やタスクに適応する能力,自己学習能力,そして,変調認識を例に挙げて「悪いお金を追い出す良い金」の能力の3つの利点があることを示す。 提案されているCLフレームワークは、現在の学習フレームワークを強化し、アプリケーションを拡張することができる。

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