論文の概要: DiffSG: A Generative Solver for Network Optimization with Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06701v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 07:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 18:16:48.361137
- Title: DiffSG: A Generative Solver for Network Optimization with Diffusion Model
- Title(参考訳): DiffSG:拡散モデルを用いたネットワーク最適化のための生成解法
- Authors: Ruihuai Liang, Bo Yang, Zhiwen Yu, Bin Guo, Xuelin Cao, Mérouane Debbah, H. Vincent Poor, Chau Yuen,
- Abstract要約: 拡散生成モデルはより広い範囲の解を考えることができ、学習パラメータによるより強力な一般化を示す。
拡散生成モデルの本質的な分布学習を利用して高品質な解を学習する新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 75.27274046562806
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion generative models, famous for their performance in image generation, are popular in various cross-domain applications. However, their use in the communication community has been mostly limited to auxiliary tasks like data modeling and feature extraction. These models hold greater promise for fundamental problems in network optimization compared to traditional machine learning methods. Discriminative deep learning often falls short due to its single-step input-output mapping and lack of global awareness of the solution space, especially given the complexity of network optimization's objective functions. In contrast, diffusion generative models can consider a broader range of solutions and exhibit stronger generalization by learning parameters that describe the distribution of the underlying solution space, with higher probabilities assigned to better solutions. We propose a new framework Diffusion Model-based Solution Generation (DiffSG), which leverages the intrinsic distribution learning capabilities of diffusion generative models to learn high-quality solution distributions based on given inputs. The optimal solution within this distribution is highly probable, allowing it to be effectively reached through repeated sampling. We validate the performance of DiffSG on several typical network optimization problems, including mixed-integer non-linear programming, convex optimization, and hierarchical non-convex optimization. Our results show that DiffSG outperforms existing baselines. In summary, we demonstrate the potential of diffusion generative models in tackling complex network optimization problems and outline a promising path for their broader application in the communication community.
- Abstract(参考訳): 画像生成の性能で有名な拡散生成モデルは、様々なクロスドメインアプリケーションで人気がある。
しかし、コミュニケーションコミュニティにおける彼らの利用は、主にデータモデリングや特徴抽出といった補助的なタスクに限られている。
これらのモデルは、従来の機械学習手法と比較して、ネットワーク最適化における根本的な問題に対して大きな期待を持っている。
識別的深層学習は、単一ステップの入出力マッピングと、特にネットワーク最適化の目的関数の複雑さを考えると、解空間のグローバルな認識の欠如により、しばしば不足する。
対照的に、拡散生成モデルはより広い範囲の解を考えることができ、基礎となる解空間の分布を記述する学習パラメータによるより強力な一般化を示し、より良い解に割り当てられる確率が高い。
本稿では,拡散生成モデルの本質的な分布学習機能を活用して,与えられた入力に基づいて高品質な解分布を学習する拡散モデルベースソリューション生成(DiffSG)を提案する。
この分布の最適解は高い確率で得られ、繰り返しサンプリングすることで効果的に到達することができる。
我々はDiffSGの性能を、混合整数非線形プログラミング、凸最適化、階層的非凸最適化など、いくつかの典型的なネットワーク最適化問題に対して検証する。
DiffSGは既存のベースラインよりも優れています。
まとめると、複雑なネットワーク最適化問題に取り組む上での拡散生成モデルの可能性を示し、コミュニケーションコミュニティにおけるより広範な応用に期待できる道筋を概説する。
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