論文の概要: Integrating Optimization Theory with Deep Learning for Wireless Network Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08761v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 20:27:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:58.261337
• Title: Integrating Optimization Theory with Deep Learning for Wireless Network Design
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク設計のためのディープラーニングによる最適化理論の統合
• Authors: Sinem Coleri, Aysun Gurur Onalan, Marco di Renzo,
• Abstract要約: 従来の無線ネットワーク設計は、ドメイン固有の数学的モデルから派生した最適化アルゴリズムに依存している。 ディープラーニングは、複雑さと適応性の懸念を克服する、有望な代替手段として登場した。 本稿では,これらの問題に対処するために,最適化理論とディープラーニング手法を統合する新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.257335693563554
• License:
• Abstract: Traditional wireless network design relies on optimization algorithms derived from domain-specific mathematical models, which are often inefficient and unsuitable for dynamic, real-time applications due to high complexity. Deep learning has emerged as a promising alternative to overcome complexity and adaptability concerns, but it faces challenges such as accuracy issues, delays, and limited interpretability due to its inherent black-box nature. This paper introduces a novel approach that integrates optimization theory with deep learning methodologies to address these issues. The methodology starts by constructing the block diagram of the optimization theory-based solution, identifying key building blocks corresponding to optimality conditions and iterative solutions. Selected building blocks are then replaced with deep neural networks, enhancing the adaptability and interpretability of the system. Extensive simulations show that this hybrid approach not only reduces runtime compared to optimization theory based approaches but also significantly improves accuracy and convergence rates, outperforming pure deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 従来の無線ネットワーク設計は、ドメイン固有の数学的モデルから派生した最適化アルゴリズムに依存しており、しばしば複雑性が高いため、動的でリアルタイムなアプリケーションには不適当である。 ディープラーニングは、複雑さと適応性の懸念を克服するための有望な代替手段として現れてきたが、その固有のブラックボックスの性質のため、正確性の問題、遅延、限定的な解釈可能性といった課題に直面している。 本稿では,これらの問題に対処するために,最適化理論とディープラーニング手法を統合する新しいアプローチを提案する。 この方法論は最適化理論に基づく解のブロックダイアグラムの構築から始まり、最適条件と反復解に対応する重要なビルディングブロックを特定する。 選択されたビルディングブロックはディープニューラルネットワークに置き換えられ、システムの適応性と解釈性が向上する。 大規模なシミュレーションにより、このハイブリッドアプローチは最適化理論に基づくアプローチよりも実行時間を短縮するだけでなく、精度と収束率を大幅に改善し、純粋なディープラーニングモデルよりも優れた性能を発揮することが示された。

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