論文の概要: Designing Heterogeneous GNNs with Desired Permutation Properties for Wireless Resource Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03906v3
• Date: Tue, 01 Apr 2025 05:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 20:27:04.154433
• Title: Designing Heterogeneous GNNs with Desired Permutation Properties for Wireless Resource Allocation
• Title（参考訳）: 無線リソース割り当てのための不均質な変質特性を持つGNNの設計
• Authors: Jianyu Zhao, Chenyang Yang, Tingting Liu,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな無線ポリシを学ぶために設計されている。 本稿では,所望の置換特性を満たすための設計手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.66835230109271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have been designed for learning a variety of wireless policies, i.e., the mappings from environment parameters to decision variables, thanks to their superior performance, and the potential in enabling scalability and size generalizability. These merits are rooted in leveraging permutation prior, i.e., satisfying the permutation property of the policy to be learned (referred to as desired permutation property). Many wireless policies are with complicated permutation properties. To satisfy these properties, heterogeneous GNNs (HetGNNs) should be used to learn such policies. There are two critical factors that enable a HetGNN to satisfy a desired permutation property: constructing an appropriate heterogeneous graph and judiciously designing the architecture of the HetGNN. However, both the graph and the HetGNN are designed heuristically so far. In this paper, we strive to provide a systematic approach for the design to satisfy the desired permutation property. We first propose a method for constructing a graph for a policy, where the edges and their types are defined for the sake of satisfying complicated permutation properties. Then, we provide and prove three sufficient conditions to design a HetGNN such that it can satisfy the desired permutation property when learning over an appropriate graph. These conditions suggest a method of designing the HetGNN with desired permutation property by sharing the processing, combining, and pooling functions according to the types of vertices and edges of the graph. We take power allocation and hybrid precoding policies as examples for demonstrating how to apply the proposed methods and validating the impact of the permutation prior by simulations.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、環境パラメータから決定変数へのマッピング、優れたパフォーマンス、スケーラビリティとサイズ一般化性の実現の可能性など、さまざまな無線ポリシを学ぶために設計されている。 これらのメリットは、事前の置換、すなわち、学習すべきポリシーの置換性を満たすこと(所望の置換性として参照)を活用することに根ざしている。 多くの無線ポリシーは複雑な置換特性を持つ。 これらの特性を満たすために、ヘテロジニアスGNN(HetGNN)を用いて、そのようなポリシーを学ぶ必要がある。 HetGNNは、適切な異種グラフを構築し、HetGNNのアーキテクチャを司法的に設計する。 しかし、このグラフとHetGNNはどちらもこれまでのところヒューリスティックに設計されている。 本稿では,所望の置換特性を満たすために,設計の体系的アプローチを提案する。 まず、複雑な置換特性を満たすために、エッジとその型を定義したポリシー用のグラフを構築する方法を提案する。 そこで我々は,HetGNNを設計するのに十分な条件を3つ提供し,適切なグラフを学習する際に所望の置換特性を満たすことができることを示す。 これらの条件は、グラフの頂点と辺のタイプに応じて処理、結合、プール機能を共有することで、所望の置換特性を持つHetGNNを設計する方法を示唆している。 本稿では,提案手法の適用方法を示す例として,電力割当とハイブリッドプリコーディングのポリシーを例に挙げる。

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