論文の概要: Scalable Learning Paradigms for Data-Driven Wireless Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00474v1
• Date: Sun, 1 Mar 2020 12:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 12:55:57.544669
• Title: Scalable Learning Paradigms for Data-Driven Wireless Communication
• Title（参考訳）: データ駆動無線通信のためのスケーラブル学習パラダイム
• Authors: Yue Xu, Feng Yin, Wenjun Xu, Chia-Han Lee, Jiaru Lin, Shuguang Cui
• Abstract要約: 我々は,スケーラブルなデータ駆動無線ネットワークの構築ブロックについて,体系的な議論を行うことを目指している。 一方、グローバルな視点から、スケーラブルなデータ駆動システムの先見的なアーキテクチャとコンピューティングフレームワークについて論じる。 一方,各ノードにおける学習アルゴリズムとモデル学習戦略を局所的な視点から検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.03425546213185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The marriage of wireless big data and machine learning techniques revolutionizes the wireless system by the data-driven philosophy. However, the ever exploding data volume and model complexity will limit centralized solutions to learn and respond within a reasonable time. Therefore, scalability becomes a critical issue to be solved. In this article, we aim to provide a systematic discussion on the building blocks of scalable data-driven wireless networks. On one hand, we discuss the forward-looking architecture and computing framework of scalable data-driven systems from a global perspective. On the other hand, we discuss the learning algorithms and model training strategies performed at each individual node from a local perspective. We also highlight several promising research directions in the context of scalable data-driven wireless communications to inspire future research.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレスビッグデータと機械学習技術の融合は、データ駆動の哲学によってワイヤレスシステムに革命をもたらす。 しかし、爆発するデータ量とモデルの複雑さは、適切な時間内に学習と応答する集中型ソリューションを制限するだろう。 そのため、スケーラビリティは解決すべき重要な問題となる。 本稿では,スケーラブルなデータ駆動無線ネットワークの構築について,体系的な議論を行う。 一方、グローバルな視点から、スケーラブルなデータ駆動システムの先見的なアーキテクチャとコンピューティングフレームワークについて論じる。 一方,各ノードにおける学習アルゴリズムとモデル学習戦略について,局所的な視点から論じる。 また、スケーラブルなデータ駆動無線通信の文脈における有望な研究方向を強調し、将来の研究を刺激する。

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