論文の概要: Ordered Topological Deep Learning: a Network Modeling Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16746v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 23:15:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:55:26.639070
- Title: Ordered Topological Deep Learning: a Network Modeling Case Study
- Title（参考訳）: 順序付きトポロジカルディープラーニング:ネットワークモデリングケーススタディ
- Authors: Guillermo Bernárdez, Miquel Ferriol-Galmés, Carlos Güemes-Palau, Mathilde Papillon, Pere Barlet-Ros, Albert Cabellos-Aparicio, Nina Miolane,
- Abstract要約: RouteNetの洗練された設計を再考し、トポロジカルディープラーニング(TDL)への隠れた接続を明らかにする。
本稿では,任意の離散位相空間において順序付き近傍の概念を導入する新しいTDLフレームワークOrdGCCNを提案する。
私たちの知る限りでは、これは最先端のTDL原則を現実に応用した最初の成功例です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.358417570496687
- License:
- Abstract: Computer networks are the foundation of modern digital infrastructure, facilitating global communication and data exchange. As demand for reliable high-bandwidth connectivity grows, advanced network modeling techniques become increasingly essential to optimize performance and predict network behavior. Traditional modeling methods, such as packet-level simulators and queueing theory, have notable limitations --either being computationally expensive or relying on restrictive assumptions that reduce accuracy. In this context, the deep learning-based RouteNet family of models has recently redefined network modeling by showing an unprecedented cost-performance trade-off. In this work, we revisit RouteNet's sophisticated design and uncover its hidden connection to Topological Deep Learning (TDL), an emerging field that models higher-order interactions beyond standard graph-based methods. We demonstrate that, although originally formulated as a heterogeneous Graph Neural Network, RouteNet serves as the first instantiation of a new form of TDL. More specifically, this paper presents OrdGCCN, a novel TDL framework that introduces the notion of ordered neighbors in arbitrary discrete topological spaces, and shows that RouteNet's architecture can be naturally described as an ordered topological neural network. To the best of our knowledge, this marks the first successful real-world application of state-of-the-art TDL principles --which we confirm through extensive testbed experiments--, laying the foundation for the next generation of ordered TDL-driven applications.
- Abstract（参考訳）: コンピュータネットワークは現代のデジタルインフラの基礎であり、グローバル通信とデータ交換を促進する。
信頼性の高い高帯域接続の需要が増大するにつれて、高度なネットワークモデリング技術は、性能を最適化し、ネットワークの挙動を予測するためにますます不可欠になっている。
パケットレベルのシミュレータやキューイング理論のような従来のモデリング手法には、計算コストがかかるか、精度を低下させる限定的な仮定に依存するか、顕著な制限がある。
この文脈では、ディープラーニングベースのモデルであるRouteNetファミリが、前例のないコストパフォーマンストレードオフを示すことによって、ネットワークモデリングを再定義している。
本研究では、RuteNetの洗練された設計を再考し、TDL(Topological Deep Learning)との隠れた関係を明らかにする。
我々は、もともとヘテロジニアスグラフニューラルネットワークとして定式化されたが、RouteNetが新しい形式のTDLの最初のインスタンス化として機能することを実証した。
より具体的には、任意の離散位相空間に順序付き隣人の概念を導入する新しいTDLフレームワークであるOrdGCCNを紹介し、自然に順序付きトポロジカルニューラルネットワークとして記述できることを示す。
私たちの知る限りでは、これは最先端のTDL原則 -- 広範なテストベッド実験を通じて確認した -- の現実的な応用として初めて成功し、次世代のTDL駆動アプリケーションの基礎を築いたものです。
関連論文リスト
- Generalized Factor Neural Network Model for High-dimensional Regression [50.554377879576066]
複素・非線形・雑音に隠れた潜在低次元構造を持つ高次元データセットをモデル化する課題に取り組む。
我々のアプローチは、非パラメトリック回帰、因子モデル、高次元回帰のためのニューラルネットワークの概念のシームレスな統合を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-16T23:13:55Z) - TDNetGen: Empowering Complex Network Resilience Prediction with Generative Augmentation of Topology and Dynamics [14.25304439234864]
本稿では,ネットワークトポロジとダイナミックスの生成的データ拡張を通じてこの問題に対処するために設計された,複雑なネットワークに対する新しいレジリエンス予測フレームワークを提案する。
3つのネットワークデータセットの実験結果から,提案するフレームワークであるTDNetGenは,最大85%～95%の精度で高い予測精度を達成可能であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:20:31Z) - Visual Prompting Upgrades Neural Network Sparsification: A Data-Model Perspective [64.04617968947697]
より優れた重量空間を実現するために、新しいデータモデル共設計視点を導入する。
具体的には、提案したVPNフレームワークでニューラルネットワークのスパーシフィケーションをアップグレードするために、カスタマイズされたVisual Promptが実装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-03T13:50:24Z) - When Deep Learning Meets Polyhedral Theory: A Survey [6.899761345257773]
過去10年間で、ディープ・ニューラル・ラーニングの顕著な精度のおかげで、ディープは予測モデリングの一般的な方法論となった。
一方、ニューラルネットワークの構造はより単純で線形な関数に収束した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-29T11:46:53Z) - Generalization and Estimation Error Bounds for Model-based Neural
Networks [78.88759757988761]
スパースリカバリのためのモデルベースネットワークの一般化能力は、通常のReLUネットワークよりも優れていることを示す。
我々は,高一般化を保証したモデルベースネットワークの構築を可能にする実用的な設計規則を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T16:39:44Z) - RouteNet-Erlang: A Graph Neural Network for Network Performance
Evaluation [5.56275556529722]
本稿では,コンピュータネットワークをモデル化するためのGNNアーキテクチャであるemphRouteNet-Erlangを提案する。
RouteNet-Erlangは複雑なトラフィックモデル、マルチキュースケジューリングポリシー、ルーティングポリシーをサポートし、正確な見積もりを提供する。
RouteNet-Erlangを最先端のQTモデルと比較した結果、すべてのネットワークシナリオにおいてQTよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T17:09:53Z) - Packet Routing with Graph Attention Multi-agent Reinforcement Learning [4.78921052969006]
我々は強化学習(RL)を利用したモデルフリーでデータ駆動型ルーティング戦略を開発する。
ネットワークトポロジのグラフ特性を考慮すると、グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせたマルチエージェントRLフレームワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T06:20:34Z) - Network Embedding via Deep Prediction Model [25.727377978617465]
本稿では,深層予測モデルを用いて構造化ネットワーク上での転送挙動を捕捉するネットワーク埋め込みフレームワークを提案する。
ネットワーク構造埋め込み層は、Long Short-Term Memory NetworkやRecurrent Neural Networkなど、従来の深部予測モデルに付加される。
ソーシャルネットワーク, 引用ネットワーク, バイオメディカルネットワーク, 協調ネットワーク, 言語ネットワークなど, さまざまなデータセットについて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-27T16:56:00Z) - Model-Based Machine Learning for Communications [110.47840878388453]
モデルベースのアルゴリズムと機械学習をハイレベルな視点で組み合わせるための既存の戦略を見直します。
通信受信機の基本的なタスクの一つであるシンボル検出に注目する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-12T19:55:34Z) - Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。
接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。
この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-19T04:53:31Z) - Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G
Networks [84.2155885234293]
まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。
このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。