論文の概要: Learning Queuing Networks by Recurrent Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10788v1
- Date: Tue, 25 Feb 2020 10:56:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 22:20:24.768495
- Title: Learning Queuing Networks by Recurrent Neural Networks
- Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによる学習キューイングネットワーク
- Authors: Giulio Garbi and Emilio Incerto and Mirco Tribastone
- Abstract要約: データから性能モデルを導出する機械学習手法を提案する。
我々は、通常の微分方程式のコンパクトな系の観点から、それらの平均力学の決定論的近似を利用する。
これにより、ニューラルネットワークの解釈可能な構造が可能になり、システム測定からトレーニングしてホワイトボックスパラメータ化モデルを生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is well known that building analytical performance models in practice is
difficult because it requires a considerable degree of proficiency in the
underlying mathematics. In this paper, we propose a machine-learning approach
to derive performance models from data. We focus on queuing networks, and
crucially exploit a deterministic approximation of their average dynamics in
terms of a compact system of ordinary differential equations. We encode these
equations into a recurrent neural network whose weights can be directly related
to model parameters. This allows for an interpretable structure of the neural
network, which can be trained from system measurements to yield a white-box
parameterized model that can be used for prediction purposes such as what-if
analyses and capacity planning. Using synthetic models as well as a real case
study of a load-balancing system, we show the effectiveness of our technique in
yielding models with high predictive power.
- Abstract（参考訳）: 解析的性能モデルの構築は、基礎となる数学においてかなりの習熟度を必要とするため、難しいことが知られている。
本稿では,データから性能モデルを導出する機械学習手法を提案する。
我々は,ネットワークのキューイングに着目し,通常の微分方程式のコンパクト系の観点から,その平均ダイナミクスの決定論的近似を極めて活用する。
これらの方程式を、重みがモデルパラメータに直接関係するリカレントニューラルネットワークに符号化する。
これにより、ニューラルネットワークの解釈可能な構造が可能になり、システム測定からトレーニングして、何の分析やキャパシティプランニングといった予測目的に使用できるホワイトボックスパラメータ化モデルが得られる。
負荷分散システムの実例として合成モデルを用いた場合,高い予測力を持つモデルの生成において,本手法の有効性を示す。
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