論文の概要: Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07984v1
• Date: Tue, 15 Jun 2021 09:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 14:54:57.864889
• Title: Learning Autonomy in Management of Wireless Random Networks
• Title（参考訳）: 無線ランダムネットワーク管理における自律性学習
• Authors: Hoon Lee, Sang Hyun Lee, Tony Q. S. Quek
• Abstract要約: 本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。 我々は,ネットワークトポロジとは無関係に,前方および後方に計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる,柔軟な深層ニューラルネットワーク形式を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.02142856863563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a machine learning strategy that tackles a distributed optimization task in a wireless network with an arbitrary number of randomly interconnected nodes. Individual nodes decide their optimal states with distributed coordination among other nodes through randomly varying backhaul links. This poses a technical challenge in distributed universal optimization policy robust to a random topology of the wireless network, which has not been properly addressed by conventional deep neural networks (DNNs) with rigid structural configurations. We develop a flexible DNN formalism termed distributed message-passing neural network (DMPNN) with forward and backward computations independent of the network topology. A key enabler of this approach is an iterative message-sharing strategy through arbitrarily connected backhaul links. The DMPNN provides a convergent solution for iterative coordination by learning numerous random backhaul interactions. The DMPNN is investigated for various configurations of the power control in wireless networks, and intensive numerical results prove its universality and viability over conventional optimization and DNN approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の数のランダム接続ノードを持つ無線ネットワークにおいて,分散最適化タスクに取り組む機械学習戦略を提案する。 個々のノードはランダムに変化するバックホールリンクを通じて、他のノード間で分散協調して最適な状態を決定する。 このことは、無線ネットワークのランダムトポロジに頑健な分散ユニバーサル最適化ポリシーにおいて技術的な課題を生じさせる。 我々は,ネットワークトポロジとは無関係に前方および後方の計算を行う分散メッセージパスニューラルネットワーク(DMPNN)と呼ばれる柔軟なDNN形式を開発した。 このアプローチの重要な実現要因は、任意に接続されたバックホールリンクを通じて、反復的なメッセージ共有戦略である。 DMPNNは、多数のランダムバックホール相互作用を学習することで反復的調整のための収束解を提供する。 DMPNNは、無線ネットワークにおける電力制御の様々な構成について検討し、従来の最適化やDNNアプローチと比較して、その普遍性と生存性を証明する。

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