論文の概要: Diffusion Models as Network Optimizers: Explorations and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00453v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 06:31:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:46.308685
• Title: Diffusion Models as Network Optimizers: Explorations and Analysis
• Title（参考訳）: ネットワーク最適化としての拡散モデル:探索と解析
• Authors: Ruihuai Liang, Bo Yang, Pengyu Chen, Xianjin Li, Yifan Xue, Zhiwen Yu, Xuelin Cao, Yan Zhang, Mérouane Debbah, H. Vincent Poor, Chau Yuen,
• Abstract要約: 生成拡散モデル(GDM)は,ネットワーク最適化の新しいアプローチとして期待されている。 本研究ではまず,生成モデルの本質的な特徴について考察する。 本稿では,識別的ネットワーク最適化よりも生成モデルの利点を簡潔かつ直感的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.69869025878856
• License:
• Abstract: Network optimization is a fundamental challenge in the Internet of Things (IoT) network, often characterized by complex features that make it difficult to solve these problems. Recently, generative diffusion models (GDMs) have emerged as a promising new approach to network optimization, with the potential to directly address these optimization problems. However, the application of GDMs in this field is still in its early stages, and there is a noticeable lack of theoretical research and empirical findings. In this study, we first explore the intrinsic characteristics of generative models. Next, we provide a concise theoretical proof and intuitive demonstration of the advantages of generative models over discriminative models in network optimization. Based on this exploration, we implement GDMs as optimizers aimed at learning high-quality solution distributions for given inputs, sampling from these distributions during inference to approximate or achieve optimal solutions. Specifically, we utilize denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) and employ a classifier-free guidance mechanism to manage conditional guidance based on input parameters. We conduct extensive experiments across three challenging network optimization problems. By investigating various model configurations and the principles of GDMs as optimizers, we demonstrate the ability to overcome prediction errors and validate the convergence of generated solutions to optimal solutions.We provide code and data at https://github.com/qiyu3816/DiffSG.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク最適化はIoT(Internet of Things)ネットワークにおける根本的な課題であり、多くの場合、これらの問題を解決するのが難しくなる複雑な機能によって特徴づけられる。 近年,ネットワーク最適化の新たなアプローチとして生成拡散モデル (GDM) が登場し,これらの最適化問題に直接対処する可能性が高まっている。 しかし, この分野におけるGDMの応用はまだ初期段階であり, 理論的研究や経験的発見の欠如が顕著である。 本研究ではまず,生成モデルの本質的な特徴について考察する。 次に、ネットワーク最適化における判別モデルよりも生成モデルの利点を簡潔に理論的に証明し、直感的に示す。 この探索に基づいて、GDMを与えられた入力に対して高品質な解分布を学習するための最適化器として実装し、推論中にこれらの分布からサンプリングして最適解を近似または達成する。 具体的には,拡散確率モデル(DDPM)を利用して,入力パラメータに基づいた条件付きガイダンス管理を行う。 我々は3つの挑戦的なネットワーク最適化問題に対して広範な実験を行う。 様々なモデル構成やGDMの原理をオプティマイザとして検討することにより、予測エラーを克服し、生成したソリューションの最適解への収束性を検証する能力を示し、コードとデータをhttps://github.com/qiyu3816/DiffSGで提供する。

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