Fugu-MT 論文翻訳(概要): Channel model for end-to-end learning of communications systems: A survey

論文の概要: Channel model for end-to-end learning of communications systems: A survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03944v1
Date: Fri, 8 Apr 2022 09:07:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-11 17:09:24.080351
Title: Channel model for end-to-end learning of communications systems: A survey
Title（参考訳）: 通信システムのエンドツーエンド学習のためのチャネルモデル:調査
Authors: Ijaz Ahmad and Seokjoo Shin
Abstract要約: 我々はこの問題を緩和する既存のアプローチを要約した。本研究は,この話題のより深い理解と今後の研究への洞察をもたらすものと信じている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.749044590090683
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The traditional communication model based on chain of multiple independent processing blocks is constraint to efficiency and introduces artificial barriers. Thus, each individually optimized block does not guarantee end-to-end performance of the system. Recently, end-to-end learning of communications systems through machine learning (ML) have been proposed to optimize the system metrics jointly over all components. These methods show performance improvements but has a limitation that it requires a differentiable channel model. In this study, we have summarized the existing approaches that alleviates this problem. We believe that this study will provide better understanding of the topic and an insight into future research in this field.
Abstract（参考訳）: 複数の独立した処理ブロックの連鎖に基づく従来の通信モデルは、効率に対する制約であり、人工的障壁を導入する。したがって、個別に最適化されたブロックはシステムのエンドツーエンドのパフォーマンスを保証しない。近年,機械学習(ML)による通信システムのエンドツーエンド学習が提案されている。これらの手法は性能改善を示すが、異なるチャネルモデルを必要とするという制限がある。本研究では,この問題を緩和する既存のアプローチを要約した。本研究は,この話題のより深い理解と今後の研究への洞察をもたらすものと信じている。

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