論文の概要: Network Programming via Computable Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12950v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 01:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 02:29:07.691067
• Title: Network Programming via Computable Products
• Title（参考訳）: 計算可能な製品によるネットワークプログラミング
• Authors: Dennis Volpano
• Abstract要約: ユーザ平面関数(UPF)に新しいソフトウェアパラダイムが提示される これは、並列リアクティブシステムをチェックするモデルにインスパイアされている。 そのような積がUPFの1つの例に対してどのように計算され、その状態不変量がどのように推論されるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The User Plane Function (UPF) aims to provide network services in the 3GPP 5G core network. These services need to be implemented on demand inexpensively with provable properties. Existing network dataplane programming languages are not up to the task. A new software paradigm is presented for the UPF. It is inspired by model checking a concurrent reactive system where conceptually each component of the system is modeled as an extended finite-state machine and their product is verified. We show how such a product can be computed for one example of a UPF and how its state invariants can be inferred, thereby eliminating the need to formally verify the product separately. Code can be generated from the product and regenerated on the fly to remain optimal for the probability distribution of network traffic the UPF must process.
• Abstract（参考訳）: User Plane Function (UPF)は、3GPP 5Gコアネットワークでネットワークサービスを提供することを目的としている。 これらのサービスは、証明可能なプロパティで安価にオンデマンドで実装する必要がある。 既存のネットワークデータプレーンプログラミング言語は、そのタスクには依存しない。 UPFに新しいソフトウェアパラダイムが提示される。 システムの各コンポーネントを拡張有限状態マシンとしてモデル化し、その製品を検証するという、並列リアクティブシステムのモデルチェックから着想を得たものだ。 このような製品がUPFの1つの例に対してどのように計算され、その状態不変性を推測できるかを示し、それによって、製品を別々に検証する必要がなくなる。 コードは製品から生成することができ、UPFが処理しなければならないネットワークトラフィックの確率分布に最適なように、オンザフライで再生される。

関連論文リスト

• FedP3: Federated Personalized and Privacy-friendly Network Pruning under Model Heterogeneity [82.5448598805968]
  我々は、フェデレートされたパーソナライズされたプライバシフレンドリーなネットワークプルーニングを表現する、効果的で適応可能なフェデレーションフレームワークであるFedP3を提案する。 我々は、FedP3とその局所微分プライベート変種DP-FedP3の理論解釈を提供し、それらの効率を理論的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T14:14:05Z)
• 5G Network Slicing: Analysis of Multiple Machine Learning Classifiers [0.0]
  本稿では,ロジスティック回帰モデル,線形判別モデル,k-ネアレスト近傍モデル,決定木モデル,ランダム森林モデル,SVC BernoulliNBモデル,ガウスアンNBモデルなど,さまざまな機械学習手法を評価し,ネットワークスライス検出における各モデルの精度と精度について検討する。 レポートでは5Gネットワークスライシングの概要も紹介されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T02:16:50Z)
• Vertical Layering of Quantized Neural Networks for Heterogeneous Inference [57.42762335081385]
  量子化モデル全体を1つのモデルにカプセル化するための,ニューラルネットワーク重みの新しい垂直層表現について検討する。 理論的には、1つのモデルのトレーニングとメンテナンスのみを必要としながら、オンデマンドサービスの正確なネットワークを達成できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T15:57:38Z)
• A Generative Approach for Production-Aware Industrial Network Traffic Modeling [70.46446906513677]
  ドイツにあるTrumpf工場に配備されたレーザー切断機から発生するネットワークトラフィックデータについて検討した。 我々は、トラフィック統計を分析し、マシンの内部状態間の依存関係をキャプチャし、ネットワークトラフィックを生産状態依存プロセスとしてモデル化する。 可変オートエンコーダ(VAE)、条件付き可変オートエンコーダ(CVAE)、生成逆ネットワーク(GAN)など、様々な生成モデルの性能の比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T09:46:58Z)
• Multi-Edge Server-Assisted Dynamic Federated Learning with an Optimized Floating Aggregation Point [51.47520726446029]
  協調エッジ学習(CE-FL)は、分散機械学習アーキテクチャである。 CE-FLの過程をモデル化し,分析訓練を行った。 実世界のテストベッドから収集したデータを用いて,本フレームワークの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T00:41:57Z)
• Sum-Product-Attention Networks: Leveraging Self-Attention in Probabilistic Circuits [20.319616691247827]
  本稿では,確率回路と変換器を統合する新しい生成モデルであるSum-Product-Attention Networks (SPAN)を紹介する。 SPANは自己アテンションを用いて確率回路の最も関連性の高い部分、すなわち和積ネットワークを選択し、基礎となる和積ネットワークのモデリング能力を改善する。 実験により、SPANは様々なベンチマークデータセット上で、最先端の確率的生成モデルよりも優れており、効率的な生成画像モデルであることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T11:20:54Z)
• Device Scheduling and Update Aggregation Policies for Asynchronous Federated Learning [72.78668894576515]
  Federated Learning (FL)は、新しく登場した分散機械学習(ML)フレームワークである。 本稿では,FLシステムにおけるトラグラー問題を排除するために,周期的なアグリゲーションを伴う非同期FLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T18:57:08Z)
• CREPO: An Open Repository to Benchmark Credal Network Algorithms [78.79752265884109]
  クレダルネットワークは、確率質量関数の集合であるクレダルに基づく不正確な確率的グラフィカルモデルである。 CREMAと呼ばれるJavaライブラリが最近リリースされ、クレダルネットワークをモデル化し、処理し、クエリする。 我々は,これらのモデル上での推論タスクの正確な結果とともに,合成クレダルネットワークのオープンリポジトリであるcrrepoを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T07:31:59Z)
• SPPL: Probabilistic Programming with Fast Exact Symbolic Inference [2.371061885439857]
  Sum-Product Probabilistic Language (SPPL)は、幅広い確率的推論クエリに対して正確なソリューションを提供する。 SPPLは確率的プログラムを、新しい記号表現と関連する意味領域である要約生成表現に変換する。 モジュールアーキテクチャでSPPLのプロトタイプを実装し,システム対象のベンチマークで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T15:42:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。