論文の概要: Optimistic Learning for Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03499v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 14:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:47:16.458143
• Title: Optimistic Learning for Communication Networks
• Title（参考訳）: 通信ネットワークのための最適学習
• Authors: George Iosifidis, Naram Mhaisen, Douglas J. Leith,
• Abstract要約: 本チュートリアルでは,現代通信システムにおける資源管理フレームワークの決定エンジンとして,楽観的な学習(OpL)を提案する。 我々は、OpLの基本概念、アルゴリズムおよび結果を紹介し、この理論のルーツについて議論し、最適化を定義し、達成するための異なるアプローチを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.33529267937042
• License:
• Abstract: AI/ML-based tools are at the forefront of resource management solutions for communication networks. Deep learning, in particular, is highly effective in facilitating fast and high-performing decision-making whenever representative training data is available to build offline accurate models. Conversely, online learning solutions do not require training and enable adaptive decisions based on runtime observations, alas are often overly conservative. This extensive tutorial proposes the use of optimistic learning (OpL) as a decision engine for resource management frameworks in modern communication systems. When properly designed, such solutions can achieve fast and high-performing decisions -- comparable to offline-trained models -- while preserving the robustness and performance guarantees of the respective online learning approaches. We introduce the fundamental concepts, algorithms and results of OpL, discuss the roots of this theory and present different approaches to defining and achieving optimism. We proceed to showcase how OpL can enhance resource management in communication networks for several key problems such as caching, edge computing, network slicing, and workload assignment in decentralized O-RAN platforms. Finally, we discuss the open challenges that must be addressed to unlock the full potential of this new resource management approach.
• Abstract（参考訳）: AI/MLベースのツールは、通信ネットワークのリソース管理ソリューションの最前線にある。 特にディープラーニングは、オフラインの正確なモデルを構築するために、代表的トレーニングデータが利用可能であればいつでも、迅速かつハイパフォーマンスな意思決定を促進するのに非常に効果的です。 逆に、オンライン学習ソリューションはトレーニングを必要とせず、実行時の観察に基づく適応的な決定を可能にする。 この広範なチュートリアルでは、現代の通信システムにおけるリソース管理フレームワークの意思決定エンジンとして、楽観的な学習(OpL)の使用を提案する。 適切に設計すれば、オンライン学習アプローチの堅牢性とパフォーマンス保証を維持しながら、オフラインでトレーニングされたモデルに匹敵する、迅速かつハイパフォーマンスな決定を達成できます。 我々は、OpLの基本概念、アルゴリズムおよび結果を紹介し、この理論のルーツについて議論し、最適化を定義し、達成するための異なるアプローチを示す。 我々は、キャッシュ、エッジコンピューティング、ネットワークスライシング、分散O-RANプラットフォームでのワークロード割り当てなど、いくつかの重要な問題に対して、OpLが通信ネットワークにおけるリソース管理をいかに強化できるかを示す。 最後に、この新しいリソース管理アプローチの潜在能力を最大限に活用するために対処しなければならないオープンな課題について論じる。

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