論文の概要: Neural Network-based Quantization for Network Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04764v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 11:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:26:42.954413
• Title: Neural Network-based Quantization for Network Automation
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくネットワーク自動化のための量子化
• Authors: Marton Kajo, Stephen S. Mwanje, Benedek Schultz, Georg Carle
• Abstract要約: k-Meansアルゴリズムの修正であるBounding Sphere Quantization (BSQ)アルゴリズムを導入し、特定のネットワーク管理ユースケースの量子化を改善することを示した。 BSQは、ニューラルネットワークベースの実装で克服できる課題であるk-Meansよりもトレーニングにかなり長い時間を要しました。 本稿では,最先端のディープラーニングツールを用いて,競争力のあるトレーニング速度を実現するBSQの実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7034976835586089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning methods have been adopted in mobile networks, especially for network management automation where they provide means for advanced machine cognition. Deep learning methods utilize cutting-edge hardware and software tools, allowing complex cognitive algorithms to be developed. In a recent paper, we introduced the Bounding Sphere Quantization (BSQ) algorithm, a modification of the k-Means algorithm, that was shown to create better quantizations for certain network management use-cases, such as anomaly detection. However, BSQ required a significantly longer time to train than k-Means, a challenge which can be overcome with a neural network-based implementation. In this paper, we present such an implementation of BSQ that utilizes state-of-the-art deep learning tools to achieve a competitive training speed.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング手法はモバイルネットワーク、特に高度なマシン認知のための手段を提供するネットワーク管理自動化に採用されている。 ディープラーニング手法は最先端のハードウェアとソフトウェアツールを使用し、複雑な認知アルゴリズムを開発できる。 最近の論文では,k-Meansアルゴリズムの修正であるBunding Sphere Quantization (BSQ)アルゴリズムを導入し,異常検出などの特定のネットワーク管理ユースケースに対して,より優れた量子化を実現することを示した。 しかし、BSQはk-Meansよりもトレーニングにかなり長い時間を要し、ニューラルネットワークベースの実装で克服できる課題である。 本稿では,最先端のディープラーニングツールを用いて,競争力のあるトレーニング速度を実現するBSQの実装を提案する。

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