論文の概要: Uncertainty Injection: A Deep Learning Method for Robust Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12304v2
- Date: Mon, 27 Feb 2023 02:49:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 12:19:18.367779
- Title: Uncertainty Injection: A Deep Learning Method for Robust Optimization
- Title（参考訳）: 不確実性注入:ロバスト最適化のための深層学習法
- Authors: Wei Cui and Wei Yu
- Abstract要約: 本稿では,頑健な最適化問題を解くために,ディープラーニングモデルを訓練するための不確実性注入のパラダイムを提案する。
我々は,無線通信を問題パラメータに不確実性が存在するアプリケーション分野として認識する。
提案手法の有効性を2つの応用例で示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.13344685457395
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a paradigm of uncertainty injection for training deep
learning model to solve robust optimization problems. The majority of existing
studies on deep learning focus on the model learning capability, while assuming
the quality and accuracy of the inputs data can be guaranteed. However, in
realistic applications of deep learning for solving optimization problems, the
accuracy of inputs, which are the problem parameters in this case, plays a
large role. This is because, in many situations, it is often costly or sometime
impossible to obtain the problem parameters accurately, and correspondingly, it
is highly desirable to develop learning algorithms that can account for the
uncertainties in the input and produce solutions that are robust against these
uncertainties. This paper presents a novel uncertainty injection scheme for
training machine learning models that are capable of implicitly accounting for
the uncertainties and producing statistically robust solutions. We further
identify the wireless communications as an application field where
uncertainties are prevalent in problem parameters such as the channel
coefficients. We show the effectiveness of the proposed training scheme in two
applications: the robust power loading for multiuser
multiple-input-multiple-output (MIMO) downlink transmissions; and the robust
power control for device-to-device (D2D) networks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,頑健な最適化問題を解決するためのディープラーニングモデルのトレーニングのための不確実性注入のパラダイムを提案する。
ディープラーニングに関する既存の研究の多くはモデル学習能力に重点を置いており、入力データの質と正確性を保証することができる。
しかし、最適化問題に対するディープラーニングの現実的な応用においては、この場合の問題パラメータである入力の精度が大きな役割を果たす。
これは、多くの場合、問題パラメータを正確に取得することは費用がかかるか、あるいは不可能な場合が多いためであり、それに応じて、入力の不確実性を考慮し、これらの不確実性に対して堅牢なソリューションを作成することができる学習アルゴリズムを開発することが好ましい。
本稿では,不確実性を暗黙的に説明し,統計的に堅牢な解を生成する機械学習モデルをトレーニングするための新しい不確実性注入方式を提案する。
さらに,無線通信を,チャネル係数などの問題パラメータに不確実性が共通するアプリケーションフィールドとして識別する。
本研究では,マルチユーザマルチインプットマルチプル出力(mimo)ダウンリンク伝送におけるロバスト電力負荷と,デバイス間通信(d2d)ネットワークにおけるロバスト電力制御について検討した。
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