論文の概要: Over-the-Air Federated Learning in Cell-Free MIMO with Long-term Power Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05354v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 09:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 19:07:22.226868
• Title: Over-the-Air Federated Learning in Cell-Free MIMO with Long-term Power Constraint
• Title（参考訳）: 長期電力制約を持つ無細胞MIMOにおける過空フェデレーション学習
• Authors: Yifan Wang, Cheng Zhang, Yuanndon Zhuang, Mingzeng Dai, Haiming Wang, Yongming Huang,
• Abstract要約: オーバー・ザ・エア・フェデレート・ラーニング(Over-the-Air Federated Learning)は、人工知能をサポートする無線ネットワークのための重要なアプリケーションである。 我々は,Lyapunov最適化を用いてラウンド間の長期制約を分離するMOP-LOFPCアルゴリズムを提案する。 実験結果から, MOP-LOFPCは, モデルのトレーニング損失と長期電力制約への固執との間に, より優れた, より柔軟なトレードオフを実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.901857389202462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wireless networks supporting artificial intelligence have gained significant attention, with Over-the-Air Federated Learning emerging as a key application due to its unique transmission and distributed computing characteristics. This paper derives error bounds for Over-the-Air Federated Learning in a Cell-free MIMO system and formulates an optimization problem to minimize optimality gap via joint optimization of power control and beamforming. We introduce the MOP-LOFPC algorithm, which employs Lyapunov optimization to decouple long-term constraints across rounds while requiring only causal channel state information. Experimental results demonstrate that MOP-LOFPC achieves a better and more flexible trade-off between the model's training loss and adherence to long-term power constraints compared to existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 人工知能をサポートする無線ネットワークは注目され、Over-the-Air Federated Learningがそのユニークな伝送特性と分散コンピューティング特性のために重要なアプリケーションとして登場している。 本稿では,セルフリーMIMOシステムにおける過空フェデレーション学習の誤差境界を導出し,電力制御とビームフォーミングの連成最適化による最適性ギャップを最小化するために最適化問題を定式化する。 MOP-LOFPCアルゴリズムを導入し、Lyapunov最適化を用いてラウンド間の長期制約を分離し、因果チャネル状態情報のみを必要とする。 実験結果から,MOP-LOFPCはモデルのトレーニング損失と,既存のベースラインと比較して長期的電力制約への固執との間に,より優れた,より柔軟なトレードオフを実現することが示された。

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