論文の概要: Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: From Massive MIMO
Processing to Semantic Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03770v1
- Date: Sun, 8 May 2022 03:22:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 15:08:02.966922
- Title: Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: From Massive MIMO
Processing to Semantic Communication
- Title（参考訳）: Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: 大規模MIMO処理からセマンティック通信へ
- Authors: Yang Wang, Zhen Gao, Dezhi Zheng, Sheng Chen, Deniz G\"und\"uz, H.
Vincent Poor
- Abstract要約: トランスフォーマーとして知られる新しいディープラーニングアーキテクチャを導入し、その6Gネットワーク設計への影響について論じる。
具体的には、6GネットワークにおけるMIMO(Multiple-input multiple-output)システムと様々な意味コミュニケーション問題に対するトランスフォーマーベースのソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.21459460829409
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 6G wireless networks are foreseen to speed up the convergence of the physical
and cyber worlds and to enable a paradigm-shift in the way we deploy and
exploit communication networks. Machine learning, in particular deep learning
(DL), is going to be one of the key technological enablers of 6G by offering a
new paradigm for the design and optimization of networks with a high level of
intelligence. In this article, we introduce an emerging DL architecture, known
as the transformer, and discuss its potential impact on 6G network design. We
first discuss the differences between the transformer and classical DL
architectures, and emphasize the transformer's self-attention mechanism and
strong representation capabilities, which make it particularly appealing in
tackling various challenges in wireless network design. Specifically, we
propose transformer-based solutions for massive multiple-input multiple-output
(MIMO) systems and various semantic communication problems in 6G networks.
Finally, we discuss key challenges and open issues in transformer-based
solutions, and identify future research directions for their deployment in
intelligent 6G networks.
- Abstract（参考訳）: 6G無線ネットワークは、物理的およびサイバー世界の収束をスピードアップし、通信ネットワークの展開と活用の方法におけるパラダイムシフトを可能にするためのものだ。
機械学習、特にディープラーニング(DL)は、高レベルのインテリジェンスを持つネットワークの設計と最適化のための新しいパラダイムを提供することによって、6Gの重要な技術的実現要因の1つである。
本稿では,トランスと呼ばれる新しいDLアーキテクチャを紹介し,その6Gネットワーク設計への影響について論じる。
まず、トランスフォーマーと従来のdlアーキテクチャの違いについて論じ、トランスフォーマーの自己着脱機構と強力な表現能力を強調し、ワイヤレスネットワーク設計における様々な課題に取り組む上で特に魅力的である。
具体的には、6gネットワークにおける大規模複数入力多重出力(mimo)システムと様々な意味的通信問題に対するトランスフォーマティブ・ソリューションを提案する。
最後に,トランスフォーマティブ・ソリューションにおける鍵となる課題と課題について論じ,インテリジェントな6gネットワークへの展開に向けた今後の研究方向を明らかにする。
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