論文の概要: Sheaf-Based Decentralized Multimodal Learning for Next-Generation Wireless Communication Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22374v1
- Date: Fri, 27 Jun 2025 16:41:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.288605
- Title: Sheaf-Based Decentralized Multimodal Learning for Next-Generation Wireless Communication Systems
- Title（参考訳）: 階層型分散マルチモーダル学習による次世代無線通信システム
- Authors: Abdulmomen Ghalkha, Zhuojun Tian, Chaouki Ben Issaid, Mehdi Bennis,
- Abstract要約: 多様なモダリティを持つデバイス間の協調性を高めるための,分散型マルチモーダル学習フレームワークであるSheaf-DMFLを提案する。
また、各クライアント内の注意機構を調整し、異なるモダリティ間の相関関係を抽出する、Sheaf-DMFL-Attという拡張アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.21609864602662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In large-scale communication systems, increasingly complex scenarios require more intelligent collaboration among edge devices collecting various multimodal sensory data to achieve a more comprehensive understanding of the environment and improve decision-making accuracy. However, conventional federated learning (FL) algorithms typically consider unimodal datasets, require identical model architectures, and fail to leverage the rich information embedded in multimodal data, limiting their applicability to real-world scenarios with diverse modalities and varying client capabilities. To address this issue, we propose Sheaf-DMFL, a novel decentralized multimodal learning framework leveraging sheaf theory to enhance collaboration among devices with diverse modalities. Specifically, each client has a set of local feature encoders for its different modalities, whose outputs are concatenated before passing through a task-specific layer. While encoders for the same modality are trained collaboratively across clients, we capture the intrinsic correlations among clients' task-specific layers using a sheaf-based structure. To further enhance learning capability, we propose an enhanced algorithm named Sheaf-DMFL-Att, which tailors the attention mechanism within each client to capture correlations among different modalities. A rigorous convergence analysis of Sheaf-DMFL-Att is provided, establishing its theoretical guarantees. Extensive simulations are conducted on real-world link blockage prediction and mmWave beamforming scenarios, demonstrate the superiority of the proposed algorithms in such heterogeneous wireless communication systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模通信システムでは、より複雑なシナリオでは、様々なマルチモーダルセンサデータを収集するエッジデバイス間のよりインテリジェントなコラボレーションが必要となり、環境のより包括的な理解と意思決定精度の向上が図られる。
しかし、従来のフェデレートラーニング(FL)アルゴリズムは、通常、非モーダルデータセットを考慮し、同じモデルアーキテクチャを必要とし、マルチモーダルデータに埋め込まれたリッチな情報を活用することができず、様々なモダリティと様々なクライアント機能を持つ実世界のシナリオに適用性を制限する。
そこで本研究では,多様性を持つデバイス間の協調性を高めるために,せん断理論を活用した分散型マルチモーダル学習フレームワークであるSheaf-DMFLを提案する。
具体的には、各クライアントは、タスク固有のレイヤを通過する前に出力が連結される、異なるモダリティのためのローカル機能エンコーダのセットを持っている。
同じモダリティのエンコーダは、クライアント間で協調的に訓練されるが、せん断構造を用いて、クライアントのタスク固有のレイヤ間の固有の相関をキャプチャする。
学習能力をさらに高めるために,各クライアント内の注意機構を調整し,異なるモダリティ間の相関関係を抽出する,Sheaf-DMFL-Attという拡張アルゴリズムを提案する。
Sheaf-DMFL-Attの厳密な収束解析を行い、その理論的保証を確立する。
このような異種無線通信システムにおける提案アルゴリズムの優位性を実証し, 実世界のリンク遮断予測とミリ波ビームフォーミングのシナリオについて広範囲にわたるシミュレーションを行った。
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