論文の概要: UAV-Aided Decentralized Learning over Mesh Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01008v1
- Date: Wed, 2 Mar 2022 10:39:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-03 16:33:46.050388
- Title: UAV-Aided Decentralized Learning over Mesh Networks
- Title（参考訳）: メッシュネットワークを用いたUAV支援分散学習
- Authors: Matteo Zecchin, David Gesbert, Marios Kountouris
- Abstract要約: 分散学習は、デバイス間通信(D2D)のみに依存する機械学習(ML)モデルを協調的にトレーニングする、無線ネットワークデバイスに権限を与える。
実世界のメッシュネットワークのローカル接続は、無線ノードの通信範囲が限られており、分散学習プロトコルの効率を損なう。
本論文は,UAVトラジェクトリを最適化し,ユーザグループ間のインテリジェンスを伝達するために,UAVが逐次訪問する一連の経路ポイントとして定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.612400109629544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Decentralized learning empowers wireless network devices to collaboratively
train a machine learning (ML) model relying solely on device-to-device (D2D)
communication. It is known that the convergence speed of decentralized
optimization algorithms severely depends on the degree of the network
connectivity, with denser network topologies leading to shorter convergence
time. Consequently, local connectivity of real world mesh networks, due to the
limited communication range of its wireless nodes, undermines the efficiency of
decentralized learning protocols, rendering them potentially impracticable. In
this work we investigate the role of an unmanned aerial vehicle (UAV), used as
flying relay, in facilitating decentralized learning procedures in such
challenging conditions. We propose an optimized UAV trajectory, that is defined
as a sequence of waypoints that the UAV visits sequentially in order to
transfer intelligence across sparsely connected group of users. We then provide
a series of experiments highlighting the essential role of UAVs in the context
of decentralized learning over mesh networks.
- Abstract（参考訳）: 分散学習は、デバイス間通信(D2D)のみに依存する機械学習(ML)モデルを協調的にトレーニングする、無線ネットワークデバイスに権限を与える。
分散最適化アルゴリズムの収束速度はネットワーク接続の程度に大きく依存し、より密度の高いネットワークトポロジが収束時間の短縮につながることが知られている。
その結果、実世界のメッシュネットワークのローカル接続は、無線ノードの通信範囲が限られているため、分散学習プロトコルの効率が損なわれ、実行不可能になる可能性がある。
本研究では,飛行中継として使用される無人航空機(UAV)が,このような困難な状況下での分散型学習手順の促進に果たす役割について検討する。
本論文は,UAVトラジェクトリを最適化し,ユーザグループ間のインテリジェンスを伝達するために,UAVが逐次訪問する一連の経路ポイントとして定義する。
次に、メッシュネットワーク上の分散学習におけるUAVの本質的な役割を強調する一連の実験を紹介します。
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