I detta dokument behandlas utformningen av en optimal resursfördelningspolitik i trådlösa kommunikationssystem som är allmänt modellerade som ett funktionellt optimeringsproblem med stokastiska begränsningar. Dessa optimeringsproblem har strukturen av ett inlärningsproblem där den statistiska förlusten framstår som ett hinder som motiverar utvecklingen av inlärningsmetoder för att försöka sin lösning. För att hantera stokastiska begränsningar genomförs utbildning inom det dubbla området. Det visas att detta kan göras med liten förlust av optimalitet när man använder nästan universell inlärningsparameteriseringar. I synnerhet, eftersom djupa neurala nätverk (DNN) är nära-universal deras användning förespråkas och utforskas. DNN tränas här med en modellfri primal-dual metod som samtidigt lär sig en DNN parametrisering av resursfördelningspolitiken och optimerar de primära och dubbla variablerna. Numeriska simuleringar visar att det föreslagna tillvägagångssättet har ett starkt resultat när det gäller ett antal gemensamma problem med fördelning av trådlösa resurser.
Ett nytt arbete studerar en generisk resursfördelningsformulering i trådlösa nätverk och utvecklar en modellfri utbildningsstrategi REF.
Learning Optimal Resource Allocations in Wireless Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Psychology']}