論文の概要: Deep Generative Model and Its Applications in Efficient Wireless Network
Management: A Tutorial and Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17114v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 02:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 14:33:54.936182
- Title: Deep Generative Model and Its Applications in Efficient Wireless Network
Management: A Tutorial and Case Study
- Title（参考訳）: 効率的な無線ネットワーク管理における深部生成モデルとその応用 : チュートリアルとケーススタディ
- Authors: Yinqiu Liu, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Dong
In Kim, and Abbas Jamalipour
- Abstract要約: ディープジェネレーションモデル(DGM)は2022年から爆発的な成長を遂げている。
本稿では,無線ネットワーク管理の効率化に向けたDGMの応用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.8330148641267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the phenomenal success of diffusion models and ChatGPT, deep generation
models (DGMs) have been experiencing explosive growth from 2022. Not limited to
content generation, DGMs are also widely adopted in Internet of Things,
Metaverse, and digital twin, due to their outstanding ability to represent
complex patterns and generate plausible samples. In this article, we explore
the applications of DGMs in a crucial task, i.e., improving the efficiency of
wireless network management. Specifically, we firstly overview the generative
AI, as well as three representative DGMs. Then, a DGM-empowered framework for
wireless network management is proposed, in which we elaborate the issues of
the conventional network management approaches, why DGMs can address them
efficiently, and the step-by-step workflow for applying DGMs in managing
wireless networks. Moreover, we conduct a case study on network economics,
using the state-of-the-art DGM model, i.e., diffusion model, to generate
effective contracts for incentivizing the mobile AI-Generated Content (AIGC)
services. Last but not least, we discuss important open directions for the
further research.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルとchatgptの驚くべき成功により、ディープジェネレーションモデル(dgms)は2022年から爆発的な成長を遂げている。
コンテンツ生成に限らず、DGMは複雑なパターンを表現し、妥当なサンプルを生成する能力に優れていたため、モノのインターネット、メタバース、デジタルツインでも広く採用されている。
本稿では,無線ネットワーク管理の効率化という重要な課題におけるDGMの応用について検討する。
具体的には、生成AIと3つの代表的DGMについて概説する。
そこで,DGMを利用した無線ネットワーク管理フレームワークを提案し,従来のネットワーク管理手法の問題点,DGMが効率的に対応できる理由,および無線ネットワーク管理にDGMを適用するためのステップ・バイ・ステップのワークフローについて述べる。
さらに,現在最先端のDGMモデルである拡散モデルを用いて,ネットワーク経済学のケーススタディを行い,モバイルAI生成コンテンツ(AIGC)サービスのインセンティブ化に有効な契約を生成する。
最後に,今後の研究に向けた重要なオープン方向性について論じる。
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