論文の概要: Graph Neural Networks for Wireless Communications: From Theory to Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10800v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 08:39:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 19:24:06.978707
• Title: Graph Neural Networks for Wireless Communications: From Theory to Practice
• Title（参考訳）: 無線通信のためのグラフニューラルネットワーク:理論から実践へ
• Authors: Yifei Shen, Jun Zhang, S.H. Song, Khaled B. Letaief
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、無線通信問題におけるグラフトポロジ(グラフトポロジ)というドメイン知識を効果的に活用することができる。 理論的保証のために、GNNは従来のニューラルネットワークに比べてトレーニングサンプルがはるかに少ない無線ネットワークにおいて、ほぼ最適性能を達成できることを示す。 設計ガイドラインでは,無線ネットワークにおける一般的な設計問題に適用可能な統一的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.61745503150249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based approaches have been developed to solve challenging problems in wireless communications, leading to promising results. Early attempts adopted neural network architectures inherited from applications such as computer vision. They often require huge amounts of training samples (i.e., poor generalization), and yield poor performance in large-scale networks (i.e., poor scalability). To resolve these issues, graph neural networks (GNNs) have been recently adopted, as they can effectively exploit the domain knowledge, i.e., the graph topology in wireless communication problems. GNN-based methods can achieve near-optimal performance in large-scale networks and generalize well under different system settings, but the theoretical underpinnings and design guidelines remain elusive, which may hinder their practical implementations. This paper endeavors to fill both the theoretical and practical gaps. For theoretical guarantees, we prove that GNNs achieve near-optimal performance in wireless networks with much fewer training samples than traditional neural architectures. Specifically, to solve an optimization problem on an $n$-node graph (where the nodes may represent users, base stations, or antennas), GNNs' generalization error and required number of training samples are $\mathcal{O}(n)$ and $\mathcal{O}(n^2)$ times lower than the unstructured multi-layer perceptrons. For design guidelines, we propose a unified framework that is applicable to general design problems in wireless networks, which includes graph modeling, neural architecture design, and theory-guided performance enhancement. Extensive simulations, which cover a variety of important problems and network settings, verify our theory and effectiveness of the proposed design framework.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくアプローチは、無線通信における課題を解決するために開発され、有望な結果をもたらす。 初期の試みでは、コンピュータビジョンのような応用から受け継がれたニューラルネットワークアーキテクチャを採用していた。 それらはしばしば大量のトレーニングサンプル(つまり、一般化の貧弱)を必要とし、大規模ネットワーク(すなわちスケーラビリティの低さ)で性能が劣る。 これらの問題を解決するために、無線通信問題におけるグラフトポロジというドメイン知識を効果的に活用できるグラフニューラルネットワーク(GNN)が最近採用されている。 GNNに基づく手法は、大規模ネットワークにおいてほぼ最適性能を達成し、異なるシステム設定下でうまく一般化するが、理論的基盤と設計ガイドラインは依然として解明され、実用的実装を妨げる可能性がある。 本論文は,理論的および実用的ギャップを埋める試みである。 理論的保証のために、GNNは従来のニューラルネットワークに比べてトレーニングサンプルがはるかに少ない無線ネットワークにおいて、ほぼ最適性能を達成できることを示す。 特に、n$ノードグラフ(ノードがユーザ、基地局、アンテナを表すことができる)上の最適化問題を解決するために、gnnsの一般化誤差と必要なトレーニングサンプルは、非構造化多層パーセプトロンよりも$\mathcal{o}(n)$と$\mathcal{o}(n^2)$である。 設計ガイドラインでは,グラフモデリング,ニューラルアーキテクチャ設計,理論誘導性能向上など,無線ネットワークの一般的な設計問題に適用可能な統一フレームワークを提案する。 様々な重要な問題やネットワーク設定をカバーする広範囲なシミュレーションにより,提案手法の理論と有効性を検証した。

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