論文の概要: Simulating Network Paths with Recurrent Buffering Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13870v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 16:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-06 13:37:55.743833
• Title: Simulating Network Paths with Recurrent Buffering Units
• Title（参考訳）: 繰り返しバッファリングユニットによるネットワークパスのシミュレーション
• Authors: Divyam Anshumaan, Sriram Balasubramanian, Shubham Tiwari, Nagarajan Natarajan, Sundararajan Sellamanickam, Venkata N. Padmanabhan
• Abstract要約: 我々は,送信者が提供する時間変化負荷に応じて,エンドツーエンドのパケット遅延値を生成するモデルを求める。 本稿では,リカレントバッファリングユニット(Recurrent Buffering Unit)と呼ばれる新しいRNNスタイルのアーキテクチャに物理ネットワークパスの意味を埋め込む,ネットワークシミュレーションのための新しいグレーボックスアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7590500506853415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating physical network paths (e.g., Internet) is a cornerstone research problem in the emerging sub-field of AI-for-networking. We seek a model that generates end-to-end packet delay values in response to the time-varying load offered by a sender, which is typically a function of the previously output delays. We formulate an ML problem at the intersection of dynamical systems, sequential decision making, and time-series generative modeling. We propose a novel grey-box approach to network simulation that embeds the semantics of physical network path in a new RNN-style architecture called Recurrent Buffering Unit, providing the interpretability of standard network simulator tools, the power of neural models, the efficiency of SGD-based techniques for learning, and yielding promising results on synthetic and real-world network traces.
• Abstract（参考訳）: 物理ネットワークパス(例えばインターネット)のシミュレーションは、AI-for-networkingの新たなサブフィールドにおける基礎的な研究課題である。 我々は,送信者が提供した時間変化負荷に応答して,エンドツーエンドのパケット遅延値を生成するモデルを模索する。 本稿では,動的システム,逐次意思決定,時系列生成モデリングの交点におけるML問題を定式化する。 本稿では,リカレントバッファリングユニット(Recurrent Buffering Unit)と呼ばれる新しいRNNスタイルのアーキテクチャに物理ネットワークパスのセマンティクスを組み込んで,標準的なネットワークシミュレータツールの解釈可能性,ニューラルネットワークのパワー,学習のためのSGDベースの技術の有効性,合成および実世界のネットワークトレースに対する有望な結果をもたらす,ネットワークシミュレーションのための新しいグレーボックスアプローチを提案する。

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