that provides a deeply interdiscipl

that provides a deeply interdisciplinary look into the systematicapplicationofadvancedmachinelearningtechniques to system-wide learning, modeling, optimization, and data representation. In particular, a blueprint of a new class of cognition-based networks (dubbed COBANETs) that will incorporate advanced machine learning—particularly, unsupervised deep learning and probabilistic generative models using techniques such as generative deep neural networks (GDNN)—in a setup that exploits recent networkarchitectural advances such as network virtualization and software-defined networking. Such a networking vision is compelling and can break new ground in developing better ways to manage and optimize telecommunication networks. Preliminary investigation has been conducted to train the GDNNs using the size of the encoded data frames in order to improve the estimation of the qualityrate characteristics of video flows, an important function in quality-of-experience (QoE)-aware resource management schemes. Various research challenges that need to be addressed in GDNNs are presented. Other than the two survey papers and the position paper discussed above, we have accepted four research papers that have proposed original AI-based solutions for networking problems. We briefly introduce these papers next. In the article ‘‘Resource management and inter-cellinterference coordination in LTE uplink system using random neural network and optimization’’, Adeel Ahsan et al. present an AI-based framework based on random neural networks (RNN) and genetic algorithms (GA) for resource management and inter-cell interference (ICI) coordination in LTE uplink system. The presence of inter-cell interference,causedbycollisionsbetweenresourceblocks,canlimit the coverage and capacity of the uplink system in LTE. The author propose their power-control-based ICI solution based on RNN and GA which significantly improves the state-of-the-artsolutionsbasedontraditionalartificialneural network (ANN) models. Reinforcement learning (RL) is an AI-based approach that enables a decision maker to observe, learn, and take actions in its operating environment in order to increase its accumulated reward. RL promises to play a major role in AI-enabled cognitive networks of the future. In this special section, we have two papers that have proposed RL-based solutions. In the work by Morozs Nil et al. (‘‘Heuristically accelerated reinforcement learning for dynamic secondary spectrum sharing’’), an enhanced RL approach called heuristically accelerated reinforcement learning (HARL) is applied to the problem of dynamic spectrum sharing in LTE cellular networks. HARL utilizes external information, specifically radio environment map (REM), to guide, and hence speed up, the learning process. Compared to the traditional RL approach and a heuristic LTEsolution,HARLhasbeenshowntoreducethesecondary systems’ interference to the primary systems, as well as the probability of retransmission, while achieving higher system

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ให้ดูลึกอาศัยใน systematicapplicationofadvancedmachinelearningtechniques การแสดงการเรียนรู้ โมเดล เพิ่มประสิทธิภาพ และข้อมูลทั้งระบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พิมพ์เขียวของระดับใหม่ของความรู้ความเข้าใจตามเครือข่าย (ขนานนามว่า COBANETs) ที่จะรวมขั้นสูงเรียนรู้ของเครื่อง — ทรัพย์สินโดยเฉพาะ เรียนรู้ลึก และ probabilistic ส่วนรุ่นโดยใช้เทคนิคเช่นเครือข่ายประสาทลึกส่วน (GDNN) — ในการตั้งค่าที่ใช้ก้าวล่าสุดของ networkarchitectural เช่นการจำลองเสมือนของเครือข่ายและระบบเครือข่ายซอฟต์แวร์กำหนด วิสัยทัศน์เครือข่ายดังกล่าวเป็นที่น่าสนใจ และสามารถทำลายพื้นดินใหม่พัฒนาดีกว่าวิธีการจัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายโทรคมนาคม ตรวจสอบเบื้องต้นมีการดำเนินการ GDNNs ที่ใช้ขนาดของเฟรมข้อมูลที่เข้ารหัสเพื่อเพิ่มการประเมินของลักษณะ qualityrate ของข้อสมมติฐานทางวิดีโอ ฟังก์ชั่นสำคัญในคุณภาพของประสบการณ์ (QoE) -แผนการจัดการทรัพยากรตระหนักถึง แสดงความท้าทายงานวิจัยต่าง ๆ ที่จำเป็นต้องได้รับใน GDNNs นอกเหนือจากเอกสารการสำรวจสองและตำแหน่งกระดาษที่กล่าวข้างต้น เราได้รับ 4 งานวิจัยที่มีการนำเสนอเดิม AI โซลูชันสำหรับปัญหาเครือข่าย เรา briefly แนะนำเอกสารเหล่านี้ต่อไป ในบท ''ทรัพยากรการจัดการและ cellinterference อินเตอร์ประสานงานในระบบถ่ายทอดสัญญาณ LTE โดยใช้โครงข่ายประสาทสุ่มและเพิ่มประสิทธิภาพ '', Adeel Ahsan ร้อยเอ็ดปัจจุบันกรอบการใช้ AI ตามเครือข่ายระบบประสาทสุ่ม(บอร์นโฮล์ม RNN) และอัลกอริทึมทางพันธุกรรม (GA) สำหรับทรัพยากรการจัดการและระหว่างเซลล์รบกวน (รับเหมา) ประสานงานในระบบถ่ายทอดสัญญาณ LTE การปรากฏตัวของสัญญาณรบกวนระหว่างเซลล์ causedbycollisionsbetweenresourceblocks, canlimit ความครอบคลุม และระบบถ่ายทอดสัญญาณใน LTE ผู้เขียนเสนอใช้พลังงาน-ควบคุมรับเหมาแก้ RNN และ GA significantly ที่ช่วยปรับปรุงรูปแบบเครือข่ายของ artsolutionsbasedontraditionalartificialneural (แอน) เสริมการเรียนรู้ (RL) เป็นวิธีการใช้ AI ที่ช่วยให้ตัดสินใจ เรียนรู้ และ และดำเนินการในสภาพแวดล้อมการทำงานเพื่อเพิ่มรางวัลที่สะสม RL สัญญาว่า จะมีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้งาน AI เครือข่ายองค์ความรู้ในอนาคต ในส่วนนี้พิเศษ เรามีเอกสารที่สองที่เสนอใช้ RL เพื่อแก้ไขปัญหา ในการทำงานโดย Morozs Nil ในร้อยเอ็ด (''เร่งสำนึกเสริมเรียนรู้สเปกตรัมรองแบบไดนามิกร่วมกัน ''), RL วิธีพิเศษเรียกว่าการเรียนรู้เสริมเร่งสำนึก (HARL) จะใช้กับปัญหาของสเปกตรัมแบบไดนามิกที่ใช้ร่วมกันในเครือข่ายเซลลูลาร์ LTE HARL ใช้ข้อมูลภายนอก แผนที่สภาพแวดล้อมวิทยุ specifically (REM), การนำ และดังนั้น ความเร็ว กระบวนการเรียนรู้ เปรียบเทียบกับวิธีดั้งเดิม RL และ LTEsolution เชิงฮิวริสทิค HARLhasbeenshowntoreducethesecondary ระบบรบกวนระบบหลัก เป็นความน่าเป็นของ retransmission ที่ ในขณะที่บรรลุสูงระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ให้การมองลึกลงไปในสหวิทยาการ systematicapplicationofadvancedmachinelearningtechniques เพื่อการเรียนรู้ทั้งระบบการสร้างแบบจำลองการเพิ่มประสิทธิภาพและการแสดงข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งพิมพ์เขียวของชั้นเรียนใหม่ของเครือข่ายความรู้ความเข้าใจตาม (COBANETs ขนานนาม) ที่จะรวมเครื่องสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้การเรียนรู้ลึกใกล้ชิดและรูปแบบการกำเนิดน่าจะใช้เทคนิคเช่นการกำเนิดของเครือข่ายประสาทลึก (GDNN) -in ติดตั้งที่ ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้า networkarchitectural ที่ผ่านมาเช่นเครือข่ายเสมือนจริงและซอฟแวร์เดอ Fi เครือข่ายเน็ด วิสัยทัศน์ดังกล่าวเครือข่ายเป็นที่น่าสนใจและสามารถทำลายพื้นใหม่ในการพัฒนาวิธีการที่ดีในการจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายโทรคมนาคม การตรวจสอบเบื้องต้นได้รับการดำเนินการฝึกอบรม GDNNs โดยใช้ขนาดของเฟรมข้อมูลที่เข้ารหัสในการสั่งซื้อเพื่อปรับปรุงการประมาณค่าในลักษณะของวิดีโอ qualityrate FL OWS, ฟังก์ชั่นสำคัญในคุณภาพของประสบการณ์ (QoE) แผนการจัดการทรัพยากร -aware ความท้าทายการวิจัยต่างๆที่จำเป็นต้องได้รับการแก้ไขใน GDNNs จะถูกนำเสนอ อื่น ๆ กว่าสองเอกสารการสำรวจและกระดาษตำแหน่งที่กล่าวข้างต้นเราได้รับการยอมรับสี่เอกสารงานวิจัยที่ได้เสนอโซลูชั่น AI ตามต้นฉบับสำหรับเครือข่ายปัญหา เรา Brie FL Y แนะนำเอกสารเหล่านี้ต่อไป ในบทความ '' การจัดการทรัพยากรและการประสานงานระหว่าง cellinterference อยู่ในระบบถ่ายทอดสัญญาณ LTE โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสุ่มและการเพิ่มประสิทธิภาพ '', Adeel Ahsan et al, นำเสนอกรอบ AI-based บนพื้นฐานของเครือข่ายประสาทเทียมแบบสุ่ม (RNN) และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม (GA) สำหรับการจัดการทรัพยากรและการรบกวนระหว่างเซลล์ (ICI) การประสานงานในระบบการถ่ายทอดสัญญาณ LTE การปรากฏตัวของการรบกวนระหว่างเซลล์ causedbycollisionsbetweenresourceblocks, canlimit ความคุ้มครองและความจุของระบบการถ่ายทอดสัญญาณใน LTE ผู้เขียนนำเสนอวิธีการแก้ปัญหาของพวกเขา ICI อำนาจการควบคุมตามขึ้นอยู่กับ RNN และ GA ซึ่งอย่างมีนัยสำคัญช่วยเพิ่มสถานะของเครือข่าย artsolutionsbasedontraditionalarti Fi cialneural (ANN) รุ่น การเสริมแรงการเรียนรู้ (RL) เป็นวิธีการ AI-based ที่ช่วยให้การตัดสินใจในการสังเกตเรียนรู้และดำเนินการในสภาพแวดล้อมในการดำเนินงานเพื่อเพิ่มรางวัลสะสม RL สัญญาว่าจะมีบทบาทสำคัญใน AI ที่เปิดใช้งานเครือข่ายองค์ความรู้ในอนาคต ในส่วนพิเศษนี้เรามีสองเอกสารที่ได้นำเสนอโซลูชั่น RL-based ในการทำงานโดยไม่มี Morozs et al, ( '' เร่ง heuristically การเสริมแรงการเรียนรู้สำหรับใช้งานร่วมกันแบบไดนามิกสเปกตรัมรอง ''), วิธีการเพิ่ม RL เรียกว่าเร่ง heuristically การเสริมแรงการเรียนรู้ (HARL) ถูกนำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาของการแบ่งปันสเปกตรัมแบบไดนามิกในเครือข่ายมือถือ LTE HARL ใช้ข้อมูลภายนอก speci Fi ถอนรากถอนโคนแผนที่สภาพแวดล้อมวิทยุ (REM) เพื่อให้คำแนะนำและด้วยเหตุนี้ความเร็วในกระบวนการเรียนรู้ เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิม RL และ LTEsolution แก้ปัญหาการรบกวนระบบ HARLhasbeenshowntoreducethesecondary 'กับระบบหลักเช่นเดียวกับความน่าจะเป็นของการ retransmission ขณะที่การบรรลุระบบที่สูงขึ้น