論文の概要: Accelerating Graph Neural Networks via Edge Pruning for Power Allocation in Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12639v1
• Date: Mon, 22 May 2023 02:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:54:44.924494
• Title: Accelerating Graph Neural Networks via Edge Pruning for Power Allocation in Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるパワーアロケーションのためのエッジプルーニングによるグラフニューラルネットワークの高速化
• Authors: Lili Chen, Jingge Zhu, Jamie Evans
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク(GNN)に近接するしきい値アプローチを導入し,時間的複雑性を低減する。 送信電力を割り当ててネットワークスループットを最大化することを目的とした距離ベースおよび近傍ベースグラフニューラルネットワークを設計する。 以上の結果から,提案したGNNは,高い性能を維持しつつ,時間的複雑性を低減できるという利点があることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.913985764584884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Networks (GNNs) have recently emerged as a promising approach to tackling power allocation problems in wireless networks. Since unpaired transmitters and receivers are often spatially distant, the distanced-based threshold is proposed to reduce the computation time by excluding or including the channel state information in GNNs. In this paper, we are the first to introduce a neighbour-based threshold approach to GNNs to reduce the time complexity. Furthermore, we conduct a comprehensive analysis of both distance-based and neighbour-based thresholds and provide recommendations for selecting the appropriate value in different communication channel scenarios. We design the corresponding distance-based and neighbour-based Graph Neural Networks with the aim of allocating transmit powers to maximise the network throughput. Our results show that our proposed GNNs offer significant advantages in terms of reducing time complexity while preserving strong performance. Besides, we show that by choosing a suitable threshold, the time complexity is reduced from O(|V|^2) to O(|V|), where |V| is the total number of transceiver pairs.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(gnns)は、ワイヤレスネットワークにおける電力割り当て問題に取り組むための有望なアプローチとして最近登場した。 未ペア送信機と受信機は空間的に離れた場合が多いため、GNNのチャネル状態情報を取り除いたり含めたりすることで計算時間を短縮するために距離ベースしきい値を提案する。 本稿では,GNNの時間的複雑性を抑えるために,近隣のしきい値を用いた手法を初めて導入する。 さらに、距離ベースと近傍ベースの両方のしきい値の包括的解析を行い、異なる通信チャネルシナリオにおける適切な値の選択を推奨する。 送信電力を割り当ててネットワークスループットを最大化することを目的とした距離ベースおよび近傍ベースグラフニューラルネットワークを設計する。 以上の結果から,提案したGNNは,高い性能を維持しつつ,時間的複雑性を低減できるという利点があることがわかった。 さらに、適切なしきい値を選択することで、時間複雑性が O(|V|^2) から O(|V|) に還元され、|V| はトランシーバー対の総数であることを示す。

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