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摘要 —资源管理在无线网络中起着至关重要的作用，但不幸的是，这会导致具有挑战性的 NP 难题。人工智能 (AI)，尤其是深度学习技术，最近已成为一种颠覆性技术，可以实时解决此类挑战性问题。然而，尽管已经报告了有希望的结果，但仍然缺乏基于 AI 的方法的实用设计指南和性能保证。在本文中，我们努力解决两个基本问题：1）与传统技术相比，基于 AI 的方法的主要优势是什么；2）对于给定的资源管理任务，我们应该选择哪种神经网络。对于第一个问题，我们确定并讨论了四个优势。对于第二个问题，提出了最优差距，即与最佳性能的差距，作为选择模型架构的一种衡量标准，同时也可以对不同的基于 AI 的方法进行理论比较。具体来说，对于 K 用户干扰管理问题，我们从理论上证明了图神经网络 (GNN) 优于多层感知器 (MLP)，并且这两种方法之间的性能差距随着√而扩大
人工智能赋能未来无线网络的资源管理
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