Jul, 2019

一种用于可扩展无线功率控制的图神经网络方法

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TL;DR本文提出使用图神经网络（GNNs）解决功率控制问题，并设计了干扰图卷积神经网络（IGCNet）来学习最佳功率控制。IGCNet 在无监督的情况下展现出了较好的性能，并且可以解决传统算法下的功率控制问题。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2020

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    Nov, 2020

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    May, 2023

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    Apr, 2021

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    Feb, 2020

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    May, 2024

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    Jul, 2021

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    Dec, 2023

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    研究提出了一种基于深度神经网络的功率控制方法，使用多层全连接的神经网络模型有效解决了多用户干扰信道下的非凸优化问题，并在训练阶段利用无监督学习策略直接最大化输出节点的和，在标准对称多用户高斯干扰信道方面，通过多个神经网络的集成优化方法可以在计算复杂性大幅降低的基础上显著提高性能。

    Jul, 2018

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    Aug, 2022