Under de senaste decennierna har numerisk optimering spelat en central roll när det gäller att ta itu med problem med trådlös resurshantering såsom kraftstyrning och strålebildare. Optimeringsalgoritmer medför dock ofta stor komplexitet, vilket skapar en allvarlig klyfta mellan teoretisk design/analys och realtidsbehandling. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en ny inlärningsbaserad strategi. Nyckelidén är att behandla inmatning och utgång av en resursalgoritm som en okänd icke-linjär kartläggning och använda ett djupt neuralt nätverk (DNN) för att approximera den. Om den icke-linjära kartläggningen kan läras exakt av en DNN av måttlig storlek, då resurstilldelning kan göras i nästan realtid - eftersom överföring av indata genom en DNN bara kräver ett litet antal enkla operationer. I detta arbete tar vi upp både de thereotiska och praktiska aspekterna av DNN-baserad algoritm approximation med applikationer för trådlös resurshantering. Vi sätter först in en klass av optimeringsalgoritmer som är "lärbara" i teorin av en helt ansluten DNN. Sedan fokuserar vi på DNN-baserad approximation till en populär effektalgoritm som heter WMMSE (Shi et al 2011). Vi visar att
I REF föreslår författarna en inlärningsbaserad metod för trådlös resurshantering genom att modellera input-output förhållandet mellan en resursoptimering algoritm med neurala nätverk.
Learning to optimize: Training deep neural networks for wireless resource management
{'venue': '2017 IEEE 18th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'journal': '2017 IEEE 18th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}