論文の概要: Attentional Graph Neural Networks for Robust Massive Network Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16856v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 11:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-15 19:09:27.221773
• Title: Attentional Graph Neural Networks for Robust Massive Network Localization
• Title（参考訳）: 集中グラフニューラルネットワークによるロバストな大規模ネットワーク定位
• Authors: Wenzhong Yan, Juntao Wang, Feng Yin, Yang Tian, Abdelhak M. Zoubir
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、機械学習における分類タスクの顕著なツールとして登場した。 本稿では,GNNとアテンション機構を統合し,ネットワークローカライゼーションという難解な非線形回帰問題に対処する。 我々はまず,厳密な非視線(NLOS)条件下でも例外的な精度を示すグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく新しいネットワークローカライゼーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.416879207269446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Graph neural networks (GNNs) have emerged as a prominent tool for classification tasks in machine learning. However, their application in regression tasks remains underexplored. To tap the potential of GNNs in regression, this paper integrates GNNs with attention mechanism, a technique that revolutionized sequential learning tasks with its adaptability and robustness, to tackle a challenging nonlinear regression problem: network localization. We first introduce a novel network localization method based on graph convolutional network (GCN), which exhibits exceptional precision even under severe non-line-of-sight (NLOS) conditions, thereby diminishing the need for laborious offline calibration or NLOS identification. We further propose an attentional graph neural network (AGNN) model, aimed at improving the limited flexibility and mitigating the high sensitivity to the hyperparameter of the GCN-based method. The AGNN comprises two crucial modules, each designed with distinct attention architectures to address specific issues associated with the GCN-based method, rendering it more practical in real-world scenarios. Experimental results substantiate the efficacy of our proposed GCN-based method and AGNN model, as well as the enhancements of AGNN model. Additionally, we delve into the performance improvements of AGNN model by analyzing it from the perspectives of dynamic attention and computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)が機械学習の分類タスクの顕著なツールとして登場している。 しかし、回帰処理におけるそれらの応用はいまだ未定である。 本稿では,GNNを適応性と頑健性によって逐次学習タスクに革命をもたらす手法であるアテンション機構と統合し,ネットワークローカライゼーション(英語版)という難解な非線形回帰問題に対処する。 まず,重度のノンライン・オブ・アイズ(nlos)条件下においても異常な精度を示すグラフ畳み込みネットワーク(gcn)に基づく新たなネットワークローカライズ手法を導入し,オフライン校正やnlos識別の手間を軽減した。 我々はさらに,限定された柔軟性の向上とgcn方式のハイパーパラメータに対する高感度化を目的とした注意グラフニューラルネットワーク(agnn)モデルを提案する。 AGNNは2つの重要なモジュールから構成されており、それぞれがGCNベースのメソッドに関連する特定の問題に対処するために異なる注意アーキテクチャで設計されている。 実験により,提案したGCN法とAGNNモデルの有効性,およびAGNNモデルの強化効果について検証した。 さらに、動的注意と計算複雑性の観点からAGNNモデルの性能改善について検討する。

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