Fugu-MT 論文翻訳(概要): AirGNN: Graph Neural Network over the Air

論文の概要: AirGNN: Graph Neural Network over the Air

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08447v1
Date: Thu, 16 Feb 2023 17:40:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-17 13:12:50.078832
Title: AirGNN: Graph Neural Network over the Air
Title（参考訳）: airgnn:空気上のグラフニューラルネットワーク
Authors: Zhan Gao and Deniz Gunduz
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク化されたデータから表現をモデル化し、局所的な通信を通じて分散実装を可能にする情報処理アーキテクチャである。本稿では,通信モデルをアーキテクチャに組み込んだ新しいGNNアーキテクチャである空気上のグラフニューラルネットワーク(AirGNN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.243995448840213
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) are information processing architectures that model representations from networked data and allow for decentralized implementation through localized communications. Existing GNN architectures often assume ideal communication links, and ignore channel effects, such as fading and noise, leading to performance degradation in real-world implementation. This paper proposes graph neural networks over the air (AirGNNs), a novel GNN architecture that incorporates the communication model into the architecture. The AirGNN modifies the graph convolutional operation that shifts graph signals over random communication graphs to take into account channel fading and noise when aggregating features from neighbors, thus, improving the architecture robustness to channel impairments during testing. We propose a stochastic gradient descent based method to train the AirGNN, and show that the training procedure converges to a stationary solution. Numerical simulations on decentralized source localization and multi-robot flocking corroborate theoretical findings and show superior performance of the AirGNN over wireless communication channels.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ネットワーク化されたデータから表現をモデル化し、局所的な通信を通じて分散実装を可能にする情報処理アーキテクチャである。既存のGNNアーキテクチャは理想的な通信リンクを前提としており、フェージングやノイズなどのチャネル効果を無視し、実際の実装の性能低下につながる。本稿では,通信モデルをアーキテクチャに組み込んだ新しいGNNアーキテクチャである空気上のグラフニューラルネットワーク(AirGNN)を提案する。 airgnnは、ランダムな通信グラフ上でグラフ信号をシフトするグラフ畳み込み操作を修飾し、隣人から特徴を集約する際にチャネルフェージングやノイズを考慮し、テスト中のチャネル障害に対するアーキテクチャロバスト性を改善する。本研究では,AirGNNをトレーニングするための確率勾配降下法を提案し,トレーニング手順が定常解に収束することを示す。分散ソースローカライゼーションとマルチロボット・フロッキングの数値シミュレーションは理論的な知見を裏付け、無線通信チャネルよりもAirGNNの優れた性能を示す。

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