論文の概要: Beyond 5G Network Failure Classification for Network Digital Twin Using Graph Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06595v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 07:36:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 21:14:20.626280
- Title: Beyond 5G Network Failure Classification for Network Digital Twin Using Graph Neural Network
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたネットワークディジタル双対の5Gネットワーク障害分類
- Authors: Abubakar Isah, Ibrahim Aliyu, Jaechan Shim, Hoyong Ryu, Jinsul Kim,
- Abstract要約: ネットワークデジタルツイン(NDT)の第5世代(5G)コアネットワークは、多数のコンポーネントを持つ複雑なシステムであり、かなりのデータを生成する。
NDT用に設計されたメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)にグラフフーリエ変換(GFT)を統合する新しい手法を提案する。
このアプローチは、実およびシミュレーションされたNDT環境での障害タイプを特定し、5Gおよびそれ以上のネットワークにおける正確な障害分類の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4660328753262075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fifth-generation (5G) core networks in network digital twins (NDTs) are complex systems with numerous components, generating considerable data. Analyzing these data can be challenging due to rare failure types, leading to imbalanced classes in multiclass classification. To address this problem, we propose a novel method of integrating a graph Fourier transform (GFT) into a message-passing neural network (MPNN) designed for NDTs. This approach transforms the data into a graph using the GFT to address class imbalance, whereas the MPNN extracts features and models dependencies between network components. This combined approach identifies failure types in real and simulated NDT environments, demonstrating its potential for accurate failure classification in 5G and beyond (B5G) networks. Moreover, the MPNN is adept at learning complex local structures among neighbors in an end-to-end setting. Extensive experiments have demonstrated that the proposed approach can identify failure types in three multiclass domain datasets at multiple failure points in real networks and NDT environments. The results demonstrate that the proposed GFT-MPNN can accurately classify network failures in B5G networks, especially when employed within NDTs to detect failure types.
- Abstract（参考訳）: ネットワークデジタルツイン(NDT)の第5世代(5G)コアネットワークは、多数のコンポーネントを持つ複雑なシステムであり、かなりのデータを生成する。
これらのデータを分析することは、希少な障害タイプのために困難になり、マルチクラスの分類では不均衡なクラスが発生する。
この問題に対処するために,NDT用に設計されたメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)にグラフフーリエ変換(GFT)を統合する新しい手法を提案する。
このアプローチは、クラス不均衡に対処するためにGFTを使用してデータをグラフに変換するが、MPNNはネットワークコンポーネント間の機能やモデルの依存関係を抽出する。
この組み合わせアプローチは、実およびシミュレートされたNDT環境での障害タイプを特定し、5Gおよび(B5G)ネットワークの正確な障害分類の可能性を示す。
さらに、MPNNは、エンドツーエンドの設定で隣人の間で複雑な局所構造を学ぶことに長けている。
大規模な実験により、提案手法は実ネットワークとNDT環境における複数の障害点における3つのマルチクラスドメインデータセットの障害タイプを識別できることが示された。
その結果,提案したGFT-MPNNはB5Gネットワークのネットワーク障害を正確に分類できることがわかった。
関連論文リスト
- DFA-GNN: Forward Learning of Graph Neural Networks by Direct Feedback Alignment [57.62885438406724]
グラフニューラルネットワークは、様々なアプリケーションにまたがる強力なパフォーマンスで認識されている。
BPには、その生物学的妥当性に挑戦する制限があり、グラフベースのタスクのためのトレーニングニューラルネットワークの効率、スケーラビリティ、並列性に影響を与える。
半教師付き学習のケーススタディを用いて,GNNに適した新しい前方学習フレームワークであるDFA-GNNを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:24:51Z) - CNN2GNN: How to Bridge CNN with GNN [59.42117676779735]
蒸留によりCNNとGNNを統一する新しいCNN2GNNフレームワークを提案する。
Mini-ImageNetにおける蒸留ブースターの2層GNNの性能は、ResNet152のような数十層を含むCNNよりもはるかに高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T08:19:08Z) - BLIS-Net: Classifying and Analyzing Signals on Graphs [20.345611294709244]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノード分類やグラフ分類といったタスクのための強力なツールとして登場した。
我々は以前に導入された幾何散乱変換に基づいて構築された新しいGNNであるBLIS-Net(Bi-Lipschitz Scattering Net)を紹介する。
BLIS-Netは,交通流とfMRIデータに基づいて,合成データと実世界のデータの両方において優れた性能を発揮することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:03:14Z) - Graph Neural Networks for Power Allocation in Wireless Networks with
Full Duplex Nodes [10.150768420975155]
ユーザ間の相互干渉のため、無線ネットワークにおける電力割り当て問題はしばしば自明ではない。
グラフグラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの問題に対処するための有望なアプローチとして最近登場し、無線ネットワークの基盤となるトポロジを活用するアプローチである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T10:59:09Z) - Scaling Graph-based Deep Learning models to larger networks [2.946140899052065]
Graph Neural Networks (GNN)は、ネットワーク制御と管理のために商用製品に統合される可能性を示している。
本稿では,リンク容量の増大やリンクトラフィックの集約など,大規模ネットワークに効果的にスケール可能なGNNベースのソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T09:04:19Z) - mGNN: Generalizing the Graph Neural Networks to the Multilayer Case [0.0]
我々は,GNNを多層ネットワークに一般化するためのフレームワークであるmGNNを提案する。
我々のアプローチは汎用的であり(タスク固有ではない)、計算オーバーヘッドを伴わずに任意の種類のGNNを拡張するという利点がある。
我々は、このフレームワークを3つの異なるタスク(ノードとネットワークの分類、リンクの予測)に分けて検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-21T12:02:12Z) - An Introduction to Robust Graph Convolutional Networks [71.68610791161355]
本論文では, 誤りのある単一ビューあるいは複数ビューのデータに対して, 新たなロバストグラフ畳み込みニューラルネットワークを提案する。
従来のグラフ畳み込みネットワークにAutoencodersを介して余分なレイヤを組み込むことで、典型的なエラーモデルを明示的に特徴付けおよび処理します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-27T04:47:59Z) - A Biased Graph Neural Network Sampler with Near-Optimal Regret [57.70126763759996]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフおよびリレーショナルデータにディープネットワークアーキテクチャを適用する手段として登場した。
本論文では,既存の作業に基づいて,GNN近傍サンプリングをマルチアームバンディット問題として扱う。
そこで本研究では,分散を低減し,不安定かつ非限定的な支払いを回避すべく設計されたバイアスをある程度導入した報酬関数を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-01T15:55:58Z) - Learning Power Control for Cellular Systems with Heterogeneous Graph
Neural Network [37.060397377445504]
電力制御ポリシには異なるPI特性とPE特性が組み合わさっており,既存のHetGNNはこれらの特性を満足していないことを示す。
We design a parameter sharing scheme for HetGNN that the learned relationship satisfed the desired properties。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-06T02:41:38Z) - Stochastic Graph Neural Networks [123.39024384275054]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分散エージェント調整、制御、計画に応用したグラフデータの非線形表現をモデル化する。
現在のGNNアーキテクチャは理想的なシナリオを前提として,環境やヒューマンファクタ,あるいは外部攻撃によるリンク変動を無視している。
これらの状況において、GNNは、トポロジカルなランダム性を考慮していない場合、その分散タスクに対処することができない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T08:00:00Z) - Binarized Graph Neural Network [65.20589262811677]
我々は二項化グラフニューラルネットワークを開発し、二項化ネットワークパラメータを用いてノードのバイナリ表現を学習する。
提案手法は既存のGNNベースの埋め込み手法にシームレスに統合できる。
実験により、提案された二項化グラフニューラルネットワーク、すなわちBGNは、時間と空間の両方の観点から、桁違いに効率的であることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-19T09:43:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。