論文の概要: Analogical Learning for Cross-Scenario Generalization: Framework and Application to Intelligent Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08811v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 03:36:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:48:52.992438
• Title: Analogical Learning for Cross-Scenario Generalization: Framework and Application to Intelligent Localization
• Title（参考訳）: クロスシナリオ一般化のためのアナロジカルラーニング:フレームワークとインテリジェントローカライゼーションへの応用
• Authors: Zirui Chen, Zhaoyang Zhang, Ziqing Xing, Ridong Li, Zhaohui Yang, Richeng Jin, Chongwen Huang, Yuzhi Yang, Mérouane Debbah,
• Abstract要約: 本稿では、アナログ学習(AL)という新しい普遍的深層学習フレームワークを提案する。 ALはシナリオに関連する参照フレーム情報を暗黙的に検索する非常に効率的な方法を提供する。 セルネットワークにおけるインテリジェントな無線ローカライゼーションの典型的なマルチシナリオ学習問題にALを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.64154370037619
• License:
• Abstract: Existing learning models often exhibit poor generalization when deployed across diverse scenarios. It is mainly due to that the underlying reference frame of the data varies with the deployment environment and settings. However, despite the data of each scenario has its distinct reference frame, its generation generally follows the same underlying physical rule. Based on these findings, this article proposes a brand-new universal deep learning framework named analogical learning (AL), which provides a highly efficient way to implicitly retrieve the reference frame information associated with a scenario and then to make accurate prediction by relative analogy across scenarios. Specifically, an elegant bipartite neural network architecture called Mateformer is designed, the first part of which calculates the relativity within multiple feature spaces between the input data and a small amount of embedded data from the current scenario, while the second part uses these relativity to guide the nonlinear analogy. We apply AL to the typical multi-scenario learning problem of intelligent wireless localization in cellular networks. Extensive experiments show that AL achieves state-of-the-art accuracy, stable transferability and robust adaptation to new scenarios without any tuning, and outperforming conventional methods with a precision improvement of nearly two orders of magnitude. All data and code are available at https://github.com/ziruichen-research/ALLoc.
• Abstract（参考訳）: 既存の学習モデルは、様々なシナリオにまたがってデプロイされる場合、一般化が不十分であることが多い。 主な理由は、データの基盤となる参照フレームがデプロイメント環境や設定によって異なるためである。 しかし、各シナリオのデータには異なる参照フレームがあるにもかかわらず、その生成は一般的に同じ物理規則に従う。 これらの知見に基づいて,本論文では,シナリオに関連する参照フレーム情報を暗黙的に検索し,シナリオ間の相対的な類似による正確な予測を行うための,新たな共通ディープラーニングフレームワークであるアナログ学習(AL)を提案する。 具体的には、Mateformerと呼ばれるエレガントな2部ニューラルネットワークアーキテクチャを設計し、第1部は入力データと、現在のシナリオから少量の埋め込みデータとの間の複数の特徴空間内の相対性を計算する。 セルネットワークにおけるインテリジェントな無線ローカライゼーションの典型的なマルチシナリオ学習問題にALを適用した。 広汎な実験により、ALはチューニングなしで最先端の精度、安定した転送性、新しいシナリオへの堅牢な適応を実現し、従来の手法よりも2桁近い精度向上を実現している。 すべてのデータとコードはhttps://github.com/ziruichen-research/alloc.comで入手できる。

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