論文の概要: Deep Learning Models for Physical Layer Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04895v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 13:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:27.660008
• Title: Deep Learning Models for Physical Layer Communications
• Title（参考訳）: 物理層通信のための深層学習モデル
• Authors: Nunzio A. Letizia,
• Abstract要約: この論文は、新しいディープラーニングパラダイムを活用する物理層通信におけるいくつかの基本的なオープンな課題を解決することを目的としている。 我々は、ML用語の下で、チャネルキャパシティや最適な符号化復号方式といった古典的な問題を数学的に定式化する。 私たちは、同等のディープラーニングモデルをトレーニングするために必要なアーキテクチャ、アルゴリズム、コードを設計し、開発します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1727619150610837
• License:
• Abstract: The increased availability of data and computing resources has enabled researchers to successfully adopt machine learning (ML) techniques and make significant contributions in several engineering areas. ML and in particular deep learning (DL) algorithms have shown to perform better in tasks where a physical bottom-up description of the phenomenon is lacking and/or is mathematically intractable. Indeed, they take advantage of the observations of natural phenomena to automatically acquire knowledge and learn internal relations. Despite the historical model-based mindset, communications engineering recently started shifting the focus towards top-down data-driven learning models, especially in domains such as channel modeling and physical layer design, where in most of the cases no general optimal strategies are known. In this thesis, we aim at solving some fundamental open challenges in physical layer communications exploiting new DL paradigms. In particular, we mathematically formulate, under ML terms, classic problems such as channel capacity and optimal coding-decoding schemes, for any arbitrary communication medium. We design and develop the architecture, algorithm and code necessary to train the equivalent DL model, and finally, we propose novel solutions to long-standing problems in the field.
• Abstract（参考訳）: データとコンピューティングリソースの可用性の向上により、研究者は機械学習(ML)技術の採用に成功し、いくつかのエンジニアリング分野に多大な貢献を果たした。 MLと特にディープラーニング(DL)アルゴリズムは,現象のボトムアップ記述が欠如しているタスクや,数学的に難解なタスクにおいて,より優れた性能を発揮することが示されている。 実際、彼らは自然現象の観測を利用して、自動的に知識を取得し、内部関係を学ぶ。 歴史的モデルに基づく考え方にもかかわらず、通信工学は最近、特にチャネルモデリングや物理層設計のようなドメインにおいて、トップダウンのデータ駆動学習モデルに焦点を移し始めた。 本稿では,新しいDLパラダイムを活用した物理層通信における基本的なオープンな課題を解決することを目的とする。 特に、任意の通信媒体に対して、ML用語の下で、チャネルキャパシティや最適な符号化復号方式といった古典的な問題を数学的に定式化する。 我々は、同等のDLモデルをトレーニングするために必要なアーキテクチャ、アルゴリズム、コードを設計・開発し、最後に、この分野における長年の課題に対する新しい解決策を提案する。

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