論文の概要: Task-Oriented Edge Networks: Decentralized Learning Over Wireless Fronthaul

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01288v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 05:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 18:06:07.642226
• Title: Task-Oriented Edge Networks: Decentralized Learning Over Wireless Fronthaul
• Title（参考訳）: タスク指向エッジネットワーク:無線フロントホールによる分散学習
• Authors: Hoon Lee and Seung-Wook Kim
• Abstract要約: 本稿では,複数のエッジノードがネットワーククラウド上で強力なディープニューラルネットワーク(DNN)の助けを借りて機械学習タスクを実行するタスク指向エッジネットワークについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.150679121986792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper studies task-oriented edge networks where multiple edge internet-of-things nodes execute machine learning tasks with the help of powerful deep neural networks (DNNs) at a network cloud. Separate edge nodes (ENs) result in a partially observable system where they can only get partitioned features of the global network states. These local observations need to be forwarded to the cloud via resource-constrained wireless fronthual links. Individual ENs compress their local observations into uplink fronthaul messages using task-oriented encoder DNNs. Then, the cloud carries out a remote inference task by leveraging received signals. Such a distributed topology requests a decentralized training and decentralized execution (DTDE) learning framework for designing edge-cloud cooperative inference rules and their decentralized training strategies. First, we develop fronthaul-cooperative DNN architecture along with proper uplink coordination protocols suitable for wireless fronthaul interconnection. Inspired by the nomographic function, an efficient cloud inference model becomes an integration of a number of shallow DNNs. This modulized architecture brings versatile calculations that are independent of the number of ENs. Next, we present a decentralized training algorithm of separate edge-cloud DNNs over downlink wireless fronthaul channels. An appropriate downlink coordination protocol is proposed, which backpropagates gradient vectors wirelessly from the cloud to the ENs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のエッジノードがネットワーククラウド上で強力なディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて機械学習タスクを実行するタスク指向エッジネットワークについて検討する。 エッジノード(ens)を分離すると、グローバルネットワーク状態の分割された機能しか取得できない部分監視可能なシステムになる。 これらのローカルな観測は、リソースに制約された無線フロントフールリンクを介してクラウドに転送する必要がある。 個々のENは、タスク指向エンコーダDNNを使用して、ローカル観測をアップリンクフロントホールメッセージに圧縮する。 そして、クラウドは受信した信号を利用してリモート推論タスクを実行する。 このような分散トポロジは、エッジクラウド協調推論ルールとその分散トレーニング戦略を設計するための分散トレーニングと分散実行(DTDE)学習フレームワークを要求する。 まず, 無線フロントホール相互接続に適した適切なアップリンク協調プロトコルと共に, フロントホール協調dnnアーキテクチャを開発した。 ノモグラフィ関数にインスパイアされた効率的なクラウド推論モデルは、多くの浅いDNNの統合となる。 この変調アーキテクチャは、ENの数に依存しない多元計算をもたらす。 次に、ダウンリンク無線フロントホールチャネル上のエッジクラウドDNNを分離した分散トレーニングアルゴリズムを提案する。 クラウドからENへの勾配ベクトルを無線でバックプロパガンダする,適切なダウンリンク調整プロトコルを提案する。

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