論文の概要: Graph Neural Networks Meet Wireless Communications: Motivation,
Applications, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04047v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 02:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 16:27:39.761043
- Title: Graph Neural Networks Meet Wireless Communications: Motivation,
Applications, and Future Directions
- Title（参考訳）: ワイヤレス通信とグラフニューラルネットワーク:モチベーション、アプリケーション、今後の方向性
- Authors: Mengyuan Lee, Guanding Yu, Huaiyu Dai, and Geoffrey Ye Li
- Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と無線通信の相互作用の概要について述べる。
無線通信用GNN(GNN4Com)およびGNN用無線通信用(Com4GNN)
我々は、無線通信におけるGNNの今後の研究取り組みを促進するための潜在的研究の方向性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.48370728401775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As an efficient graph analytical tool, graph neural networks (GNNs) have
special properties that are particularly fit for the characteristics and
requirements of wireless communications, exhibiting good potential for the
advancement of next-generation wireless communications. This article aims to
provide a comprehensive overview of the interplay between GNNs and wireless
communications, including GNNs for wireless communications (GNN4Com) and
wireless communications for GNNs (Com4GNN). In particular, we discuss GNN4Com
based on how graphical models are constructed and introduce Com4GNN with
corresponding incentives. We also highlight potential research directions to
promote future research endeavors for GNNs in wireless communications.
- Abstract（参考訳）: 効率的なグラフ解析ツールとして、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、特に無線通信の特性と要求に適合する特別な特性を持ち、次世代無線通信の進展に優れた可能性を示す。
本稿では,無線通信用GNN(GNN4Com)やGNN用無線通信用Com4GNN(Com4GNN)など,GNNと無線通信の相互通信に関する総合的な概要を提供する。
特に,グラフィカルモデルの構築方法に基づいてGNN4Comについて議論し,それに対応するインセンティブを備えたCom4GNNを紹介する。
我々はまた、無線通信におけるGNNの今後の研究取り組みを促進するための研究方向性についても強調する。
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