論文の概要: A Perspective on Neural Capacity Estimation: Viability and Reliability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11793v1
- Date: Tue, 22 Mar 2022 14:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 15:35:55.317142
- Title: A Perspective on Neural Capacity Estimation: Viability and Reliability
- Title（参考訳）: ニューラルキャパシティ推定の展望:生存可能性と信頼性
- Authors: Farhad Mirkarimi, Stefano Rini
- Abstract要約: 文献に提案されているニューラル相互情報推定器 (NMIE) の性能について, キャパシティ推定問題に適用した場合に検討する。
上記のNMIEでは、キャパシティ推定は2つのディープニューラルネットワーク(DNN)に依存している。
我々はこれらのNMIEを, (i) AWGNチャネルのキャパシティ推定と (ii) キャパシティの不明なチャネルと連続的な入力の3つのシナリオでベンチマークする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.251773744318118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, several methods have been proposed for estimating the mutual
information from sample data using deep neural networks and without the
knowledge of closed-form distribution of the data. This class of estimators is
referred to as neural mutual information estimators (NMIE). In this paper, we
investigate the performance of different NMIE proposed in the literature when
applied to the capacity estimation problem. In particular, we study the
performance of mutual information neural estimator (MINE), smoothed mutual
information lower-bound estimator (SMILE), and directed information neural
estimator (DINE). For the NMIE above, capacity estimation relies on two deep
neural networks (DNN): (i) one DNN generates samples from a distribution that
is learned, and (ii) a DNN to estimate the MI between the channel input and the
channel output. We benchmark these NMIE in three scenarios: (i) AWGN channel
capacity estimation and (ii) channels with unknown capacity and continuous
inputs i.e., optical intensity and peak-power constrained AWGN channel (iii)
channels with unknown capacity and a discrete number of mass points i.e.,
Poisson channel. Additionally, we also (iv) consider the extension to the MAC
capacity problem by considering the AWGN and optical MAC models.
- Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワークを用いてサンプルデータから相互情報を推定する手法が提案されている。
このタイプの推定器は神経相互情報推定器(NMIE)と呼ばれる。
本稿では,キャパシティ推定問題に適用した場合に文献で提案する異なるnmieの性能について検討する。
特に、相互情報ニューラル推定器(MINE)、スムーズな相互情報ローバウンド推定器(SMILE)、有向情報ニューラル推定器(DINE)の性能について検討する。
上記のNMIEでは、キャパシティ推定は2つのディープニューラルネットワーク(DNN)に依存している。
i)1つのDNNが学習した分布からサンプルを生成し、
2)チャネル入力とチャネル出力との間のMIを推定するDNN。
これらのNMIEを3つのシナリオでベンチマークします。
(i)AWGNチャネル容量の推定と評価
(II)キャパシティの不明なチャネルと連続入力、すなわち光強度とピークパワー制約AWGNチャネル
(iii)未知の容量と離散的な質量点を持つチャネル、すなわちポアソンチャネル。
さらに 私たちも
(4) AWGNと光MACモデルを考慮してMAC容量問題の拡張を考える。
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