面向无线功率控制的对比自监督学习
信号处理
2021-02-15 v2 信息论
机器学习
math.IT
机器学习
摘要
我们提出了一种利用自监督学习进行无线网络中功率控制的新方法。我们将一个以信道矩阵为输入、输出功率控制决策的多层感知机划分为骨干网络和头部，并展示了如何使用对比学习来预训练骨干网络，使其对相似的信道矩阵在输出端产生相似的嵌入，反之亦然，其中相似性通过识别可最优视为噪声的干扰链路以信息论意义定义。随后利用有限数量的带标签样本对骨干网络和头部进行微调。仿真结果表明了所提方法的有效性，在和吞吐量与样本效率两方面均较纯监督学习方法有显著提升。
引用
@article{arxiv.2010.11909,
title = {Contrastive Self-Supervised Learning for Wireless Power Control},
author = {Navid Naderializadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11909},
year = {2021}
}
备注
Final version to be presented at IEEE ICASSP 2021. Code available at https://github.com/navid-naderi/ContrastiveSSL_WirelessPowerControl