Med den överlägsna förmågan att upptäcka invecklade strukturer av stora datamängder, djupt lärande har tillämpats i stor utsträckning inom olika områden, inklusive trådlösa nätverk. Medan befintliga djupinlärningstillämpningar främst fokuserar på dataanalys, är den roll den kan spela i grundläggande forskningsfrågor i trådlösa nätverk ännu inte utforskad. Med spridningen av trådlös nätverksinfrastruktur och mobila applikationer, har trådlös nätverksoptimering sett en enorm ökning av problemstorlek och komplexitet, vilket kräver ett paradigm för effektiv beräkning. Detta dokument presenterar en banbrytande studie om hur man kan utnyttja djupt lärande för betydande prestandavinster inom trådlös nätverksoptimering. Analys av de flödesbegränsade optimeringsproblemen tyder på att ett mindre problem kan lösas samtidigt som man delar lika optimala lösningar med det ursprungliga problemet, genom att utesluta de potentiellt oanvända länkarna från problemformuleringen. I detta syfte utformar vi en ram för djupt lärande för att hitta det latenta förhållandet mellan flödesinformation och länkanvändning genom att lära av tidigare beräkningserfarenhet. Numeriska resultat visar att den föreslagna metoden är kapabel att identifiera kritiska länkar och kan minska beräkningskostnaden med upp till 50 procent utan att påverka optimalitet, vilket avsevärt förbättrar effektiviteten i att lösa problem nätverksoptimering.
I REF tillämpade författarna djupinlärning för att minska komplexiteten i att lösa ett problem med optimering av trådlösa nätverk.
Deep Learning Meets Wireless Network Optimization: Identify Critical Links
{'venue': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}