Deep learning optimization of relay networks – Characterizing the importance of the bias terms

הרקע לפרויקט:

ממסר הוא רכיב תקשורת הקולט אות מגביר ומשדר אותו. ממסרים משמשים להגדלת טווח התקשורת והעלאת קצב המידע. טכנולוגיות חדשות מאפשרות ייצור והפעלה פשוטה של ממסרים רבים באותה רשת. ממסרים כאלו לא דורשים תשתית, ואפילו יכולים לאסוף אנרגיה מסביבתם. הכנסת עשרות ומאות ממסרים לרשת (לדוגמה בבניין אחד) יאפשרו הגדלה משמעותית בקצבי התקשורת. האתגר העיקרי ברשת כזו הוא בחירת פרמטרים נכונה לכל ממסר שתאפשר פעולה אופטימאלית של הרשת.

במחקר חדשני, אנו משתמשים באופי הלא לינארי של מגברים כדי ליצור הקבלה בין רשת תקשורת עם ממסרים לרשת נוירונים. בעזרת הקבלה זו, אנו מאפשרים שימוש בכלים הרבים הזמינים ללמידת מכונה על מנת לבצע אופטימיזציה של הרשת. יתירה מזו, אנו מצליחים גם לאמץ את היכולת של רשתות נוירונים לבצע חישובים, ולבצע חישובים תוך כדי מעבר האות ברשת הממסרים.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט זה נממש סימולציה של רשת תקשורת סלוללרית עם משדר (תחנת בסיס) מספר מקלטים והרבה ממסרים. נשתמש בכלים של למידת מכונה על מנת לשפר את התקשורת ברשת וגם להשיג מטרה חשובה נוספת: נדרוש שהרשת תפריד את האות המשודר, כך שכל מקלט יקבל רק את האות הרצוי שלו, ולא יושפע מהאותות המשודרים לשאר המקלטים.

בפרויקט זה נרחיב את חזית הידע בכך שנבחן ממסרים שיכולים רק להגביר, ונשווה אותם לממסרים שיכולים גם להגביר וגם לשלוט בביאס. ידע זה יאפשר להבין את התרומה של ממסרים מתוחכמים יותר לביצועי המערכת.

הפרויקט בעל אופי מחקרי, ומתאים לסטודנטים מצטיינים המעוניינים להשתלב במחקר.

תכולת הפרויקט:

לימוד של רשתות תקשורת וכלי למידת מכונה, מימוש הרשת בפייתון, מימוש של אלגוריתם למידה שיאפשר אופטימיזציה של הרשת. ביצוע האופטימיזציה וניתוח התוצאות.

קורסי קדם:

למידת מכונה (במקביל לפרויקט)

מקורות:

https://arxiv.org/pdf/2306.14253.pdf