論文の概要: Transformer-Enhanced Reinforcement Learning: Fundamentals and Applications in Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05208v1
• Date: Tue, 26 May 2026 06:44:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-07 20:42:22.609948
• Title: Transformer-Enhanced Reinforcement Learning: Fundamentals and Applications in Communication Networks
• Title（参考訳）: 変圧器強化強化型強化学習--通信ネットワークの基礎と応用
• Authors: Nguyen Cong Luong, Shaohan Feng, Nguyen Duc Hai, Zeping Sui, Bo Ma, Min Xu, Zhihao Dong, Qiushi Zhao, Nguyen Duc Duy Anh, Nguyen Quoc Khanh, Ngoc Hung Nguyen, Zitian Zhang, Jie Cao,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, コミュニケーションネットワークにおける様々な問題に対する強力な解法である。 近年、TransformerモデルはRLモデルを拡張できることを示し、これらの問題を克服している。 本稿では,TransformerベースのRLアルゴリズムとその通信ネットワークへの応用に関する包括的調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.194917892765172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has long been a powerful solution to various problems in communication networks. However, traditional RL models still face with several limitations. Not only do they rely on large numbers of interactions with the environment, but they are also limited in terms of modeling long-term relationships and tackling partial observability. In recent years, the Transformer model has demonstrated the ability to enhance RL models, allowing them to overcome these issues. Particularly, the self-attention mechanism within the Transformer enables efficient modeling of long-range dependencies and global correlations, as well as accelerates training processes and handles heterogeneous data modalities. In this paper, we present a comprehensive survey of Transformer-based RL algorithms and their applications in communication networks. Specifically, the paper provides the mathematical background of RL and Transformer architectures, along with insights into key issues such as resource allocation, computation offloading, routing, and trajectory control, and network security. We conclude the paper by discussing challenges, open issues, and notable future research directions, including Transformer-enhanced DRL algorithms for semantic communication and network optimization.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, コミュニケーションネットワークにおける様々な問題に対する強力な解法である。 しかし、従来のRLモデルはいくつかの制限に直面している。 環境との多数の相互作用に依存するだけでなく、長期的な関係をモデル化したり、部分的な可観測性に取り組むことも制限されている。 近年、TransformerモデルはRLモデルを拡張できることを示し、これらの問題を克服している。 特に、Transformer内の自己注意機構は、長距離依存関係とグローバル相関の効率的なモデリングを可能にし、トレーニングプロセスを加速し、不均一なデータモダリティを処理する。 本稿では,トランスフォーマーに基づくRLアルゴリズムとその通信ネットワークへの応用に関する総合的な調査を行う。 具体的には、RLとTransformerアーキテクチャの数学的背景と、リソース割り当て、計算オフロード、ルーティング、トラジェクトリ制御、ネットワークセキュリティといった重要な問題に対する洞察を提供する。 本稿では,意味コミュニケーションのためのトランスフォーマー強化DRLアルゴリズムやネットワーク最適化など,課題やオープンな課題,今後の注目すべき研究方向性について論じる。

関連論文リスト

• Large Language Model (LLM)-enabled Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization [79.27012080083603]
  大型言語モデル(LLM)は、無線ネットワークにおける強化学習を強化するための有望なツールを提供する。 マルチエージェント強化学習フレームワークを強化するために,LLM支援状態表現と意味抽出を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-15T01:42:39Z)
• Communication Optimization for Decentralized Learning atop Bandwidth-limited Edge Networks [4.880664732766839]
  分散連合学習(DFL)は、人工知能(AI)機能をネットワークエッジに持ち込むための、有望な機械学習パラダイムである。 しかし、エッジネットワーク上でのDFLの実行は、エージェント間の広範なパラメータ交換のため、深刻なパフォーマンス上の問題に直面している。 エージェントとエージェント間の通信要求を制御するミキシングマトリックスとで構成したオーバーレイネットワークの通信方式を共同で設計する。 評価の結果,提案アルゴリズムはベースラインと比較してトレーニング時間を80%以上削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T15:56:57Z)
• Towards Sample-Efficiency and Generalization of Transfer and Inverse Reinforcement Learning: A Comprehensive Literature Review [43.27239522837257]
  本稿では,転送および逆強化学習(T-IRL)によるRLアルゴリズムのサンプル効率と一般化を実現するための総合的なレビューを行う。 以上の結果から,最近の研究成果の大部分は,人間のループとシム・トゥ・リアル戦略を活用することで,上記の課題に対処していることが示唆された。 IRL構造の下では、経験の少ない移行と、そのようなフレームワークのマルチエージェントおよびマルチインテンション問題への拡張を必要とするトレーニングスキームが近年研究者の優先事項となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T15:18:57Z)
• Offline Reinforcement Learning and Sequence Modeling for Downlink Link Adaptation [3.687363450234871]
  リンク適応(LA)は、現代の無線通信システムにおいて欠かせない機能である。 LAは、通信リンクの伝送速度を時間変化および周波数変化の無線リンク条件に合わせるように動的に調整する。 近年の研究では、より一般的なルールベースのアルゴリズムの代替として、オンライン強化学習アプローチが導入されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T14:01:31Z)
• DRL Optimization Trajectory Generation via Wireless Network Intent-Guided Diffusion Models for Optimizing Resource Allocation [58.62766376631344]
  本稿では、無線通信ネットワークの異なる状態変化に対応するために、カスタマイズされた無線ネットワークインテント(WNI-G)モデルを提案する。 大規模シミュレーションにより、動的通信システムにおけるスペクトル効率と従来のDRLモデルの変動の安定性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:04:38Z)
• Transformers in Reinforcement Learning: A Survey [7.622978576824539]
  トランスフォーマーは自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット工学といった領域に影響を与え、他のニューラルネットワークと比較してパフォーマンスを改善している。 この調査では、トランスフォーマーが強化学習(RL)でどのように使われているかを調査し、不安定なトレーニング、クレジット割り当て、解釈可能性の欠如、部分的可観測性といった課題に対処するための有望な解決策と見なされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T07:51:12Z)
• On Transforming Reinforcement Learning by Transformer: The Development Trajectory [97.79247023389445]
  Transformerは元々自然言語処理用に開発されたもので、コンピュータビジョンでも大きな成功を収めている。 既存の開発をアーキテクチャ拡張と軌道最適化の2つのカテゴリに分類する。 ロボット操作,テキストベースのゲーム,ナビゲーション,自律運転におけるTRLの主な応用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T03:15:59Z)
• Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized Communication and Resources [98.18365881575805]
  協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。 無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。 提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z)
• 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。