增强深度强化学习：网络优化中生成扩散模型教程
网络与互联网体系结构
2024-05-09 v2 信号处理
摘要
生成扩散模型（GDMs）已成为生成式人工智能（GenAI）领域中的变革性力量，在各类应用中展现出通用性与有效性。其对复杂数据分布建模并生成高质量样本的能力，使GDMs在图像生成与强化学习等任务中尤为有效。此外，其涉及一系列加噪与去噪步骤的迭代本质，是一种强大且独特的数据学习与生成方法。本文是一篇关于在网络优化任务中应用GDMs的综合性教程。我们深入探讨GDMs的优势，强调其在视觉、文本与音频生成等多领域的广泛适用性。我们详述如何有效利用GDMs解决网络固有的复杂优化问题。本文首先提供GDMs基础背景及其在网络优化中的应用，随后给出系列案例研究，展示GDMs与深度强化学习（DRL）、激励机制设计、语义通信（SemCom）、车联网（IoV）网络等的融合。这些案例凸显了GDMs在真实场景中的实用性与有效性，为网络设计提供见解。我们以对GDM研究与应用潜在未来方向的讨论作结，就其如何持续塑造网络优化未来提供主要洞见。
引用
@article{arxiv.2308.05384,
title = {Enhancing Deep Reinforcement Learning: A Tutorial on Generative Diffusion Models in Network Optimization},
author = {Hongyang Du and Ruichen Zhang and Yinqiu Liu and Jiacheng Wang and Yijing Lin and Zonghang Li and Dusit Niyato and Jiawen Kang and Zehui Xiong and Shuguang Cui and Bo Ai and Haibo Zhou and Dong In Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.05384},
year = {2024}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE Communications Surveys & Tutorials (COMST)