图神经网络在无线网络中应用的综述
信息论
2021-11-19 v3 math.IT
摘要
近年来,随着计算能力的快速增强,深度学习方法已广泛应用于无线网络并取得了令人印象深刻的性能。为有效利用图结构数据的信息以及上下文信息,图神经网络(GNNs)已被引入以解决一系列无线网络的优化问题。在本综述中,我们首先阐释了各类无线网络的无线通信图构建方法,并简要介绍了几种经典 GNN 范式的研究进展。随后,详细讨论了 GNN 在无线网络中的若干应用(如资源分配)及若干新兴领域。最后,讨论了关于 GNN 在无线通信系统中应用的一些研究趋势。
引用
@article{arxiv.2107.03029,
title = {An Overview on the Application of Graph Neural Networks in Wireless Networks},
author = {S. He and S. Xiong and Y. Ou and J. Zhang and J. Wang and Y. Huang and Y. Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03029},
year = {2021}
}
备注
17 pages, 14 figures, submitted to the IEEE Open Journal of the Communications Society. Manuscript received Jul. 29, 2021; revised Sept. 15, 2021; Oct. 25, 2021; accepted Nov. 12, 2021