Optimizing Graphical Model Structur

Optimizing Graphical Model Structure for Distributed Inference in Wireless Sensor Networks
Abstract:
Graphical models have been widely applied in distributed network computation problems such as inference in large-scale sensor networks. While belief propagation (BP) based on message passing is a powerful approach to solving such distributed inference problems, one major challenge, in the context of wireless sensor networks, is how to systematically address the trade-off between energy efficiency and inference performance. Although various energy-efficient message passing algorithms based on a given graphical model have been proposed in the literature, little work has been done to optimize the graphical model structure to achieve good energy efficiency and inference performance at the same time. In this paper, we propose an efficient distributed algorithm for optimizing the graphical model structure in order to minimize the communication cost required by the inference algorithm without incurring significant performance loss. We first formulate the problem as a multi-objective constrained problem and prove its NP-hardness. Then, we propose an efficient heuristic to solve the problem in polynomial time. Through extensive simulations, using both real-world sensor network data and synthesized data, we empirically evaluate our proposed graphical model structure optimization framework. The simulation results demonstrate that the optimized graphical model efficiently balances the performance of the inference algorithm (measured by mean squared error) and the energy consumed by the inference algorithm (measured by energy used in communication). These highlight the advantages of our proposed framework.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างโมเดลแบบกราฟิกสำหรับการอนุมานแบบกระจายในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายบทคัดย่อ:กราฟิกรุ่นที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในปัญหาการคำนวณเครือข่ายแบบกระจายเช่นการอ้างอิงในเครือข่ายเซนเซอร์ขนาดใหญ่ ในขณะที่ความเชื่อผ่านข้อความเผยแพร่ (BP) เป็นวิธีการมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาดังกล่าวกระจายสรุปปัญหา หนึ่งในความท้าทาย ในบริบทของเครือข่ายเซนเซอร์ไร้สาย เป็นวิธีการอย่างเป็นระบบปิดระหว่างพลังงานและประสิทธิภาพการทำงานของข้อ แม้ว่าข้อความต่าง ๆ พลังงานผ่านอัลกอริทึมอิง รูปแบบกราฟิกที่กำหนดได้รับการเสนอในวรรณคดี งานน้อยมีการดำเนินการปรับโครงสร้างรูปแบบกราฟิกเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพประสิทธิภาพและข้อดีพลังงานในเวลาเดียวกัน ในกระดาษนี้ เราเสนออัลกอริทึมแบบกระจายมีประสิทธิภาพสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างรูปแบบเพื่อลดต้นทุนการสื่อสารที่จำเป็น โดยวิธีการอนุมานได้โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพการทำงานที่สำคัญ ครั้งแรกเรากำหนดปัญหาเป็นปัญหาแบบจำกัด และพิสูจน์ของ NP ความแข็ง จากนั้น เรานำเสนอวริมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาในเวลาพหุนาม ผ่านสถานการณ์จำลองมากมาย ใช้ข้อมูลเครือข่ายเซ็นเซอร์จริงและสังเคราะห์ข้อมูล เราเชิงประสบการณ์ด้วยประเมินกรอบของเราเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างรูปแบบกราฟิกที่นำเสนอ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า รูปแบบกราฟิกที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพสมดุลประสิทธิภาพของวิธีการอนุมาน (วัด ด้วยข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย) และพลังงานที่ใช้ โดยวิธีการอนุมาน (วัด โดยพลังงานที่ใช้ในการสื่อสาร) เหล่านี้เน้นประโยชน์ของกรอบการนำเสนอของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเพิ่มประสิทธิภาพของโครงสร้างแบบกราฟิกสำหรับการอนุมานกระจายในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สาย
บทคัดย่อ:
รูปแบบกราฟิกได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการคำนวณปัญหาเครือข่ายการกระจายเช่นอนุมานในเครือข่ายเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ ในขณะที่ความเชื่อของการขยายพันธุ์ (BP) ตามข้อความผ่านเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาข้อสรุปดังกล่าวกระจายหนึ่งความท้าทายที่สำคัญในบริบทของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเป็นวิธีการที่เป็นระบบที่อยู่ในการออกระหว่างประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพการอนุมาน แม้ว่าขั้นตอนวิธีข้อความผ่านพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพต่างๆตามรูปแบบกราฟิกที่กำหนดได้รับการเสนอในวรรณคดีทำงานเล็ก ๆ น้อย ๆ ได้รับการดำเนินการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างรูปแบบกราฟิกเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพพลังงานที่ดีและประสิทธิภาพการอนุมานในเวลาเดียวกัน ในบทความนี้เรานำเสนอขั้นตอนการกระจายที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างรูปแบบกราฟิกเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารที่จำเป็นโดยขั้นตอนวิธีการอนุมานได้โดยไม่เกิดการสูญเสียประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญ ครั้งแรกที่เรากำหนดปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นปัญหาข้อ จำกัด หลายวัตถุประสงค์และพิสูจน์ NP-ความแข็ง จากนั้นเราจะเสนอการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาได้ในเวลาพหุนาม ผ่านการจำลองที่ครอบคลุมและมีการใช้ทั้งในโลกความจริงข้อมูลเครือข่ายเซ็นเซอร์และข้อมูลการสังเคราะห์เราสังเกตุการประเมินรูปแบบกราฟิกกรอบการเพิ่มประสิทธิภาพของโครงสร้างที่นำเสนอของเรา ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่ารูปแบบกราฟิกที่ดีที่สุดได้อย่างมีประสิทธิภาพสมดุลการทำงานของอัลกอริทึมการอนุมาน (วัดจากความผิดพลาด Squared หมายความว่า) และพลังงานที่บริโภคโดยขั้นตอนวิธีการอนุมาน (วัดจากพลังงานที่ใช้ในการสื่อสาร) เหล่านี้เน้นประโยชน์ของกรอบที่นำเสนอของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มประสิทธิภาพกราฟิกสำหรับรูปแบบโครงสร้างการกระจายการอนุมานในเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายบทคัดย่อ :แบบจำลองมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการคำนวณการกระจายเครือข่ายมีปัญหา เช่น การอนุมานในเครือข่ายเซ็นเซอร์ขนาดใหญ่ ในขณะที่การเผยแผ่ความเชื่อ ( BP ) ตามผ่านข้อความเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาการกระจายการอนุมาน หนึ่งความท้าทายหลักในบริบทของเครือข่ายเซ็นเซอร์ไร้สายเป็นวิธีที่ระบบที่อยู่แลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพการอนุมาน แม้ว่าข้อความประหยัดพลังงานต่าง ๆผ่านขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับให้กราฟิกรูปแบบได้ถูกเสนอในวรรณคดี งานน้อยได้รับการทำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างรูปแบบกราฟิกเพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดี และการปฏิบัติการในเวลาเดียวกัน ในบทความนี้เรานำเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายโครงสร้างแบบจำลองเพื่อลดต้นทุนการสื่อสารที่ต้องการ โดยวิธีอนุมานโดยไม่ก่อให้เกิดการสูญเสียประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ แรกที่เราตั้งปัญหาเป็นข้อ จำกัด หลายปัญหาและพิสูจน์ของ NP ความแข็ง งั้นขอเสนอให้มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหาในพหุนามเวลา ผ่านการจำลองอย่างละเอียด ทั้งในโลกแห่งความจริง โดยใช้เซ็นเซอร์เครือข่ายข้อมูลและสังเคราะห์ข้อมูล เราใช้แบบประเมินของเราเสนอโครงสร้างที่เหมาะสมแบบกรอบ ผลการจำลองแบบแสดงให้เห็นถึงรูปแบบกราฟิกที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพสมดุลประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการอนุมาน ( วัดจากค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนยกกำลังสอง ) และการใช้พลังงาน โดยวิธีอนุมาน ( วัดจากพลังงานที่ใช้ในการสื่อสาร เหล่านี้เน้นข้อดีของเราเสนอกรอบ