文献
J-GLOBAL ID:202002232081651390
整理番号:20A0914866
ポリシー勾配強化学習を用いたEDCAにおける伝送遅延の低減【JST・京大機械翻訳】
Reducing Transmission Delay in EDCA Using Policy Gradient Reinforcement Learning
著者 (5件):
Shinzaki Masao
(Graduate School of Informatics, Kyoto University,Yoshida-honmachi, Sakyo-ku Kyoto,Japan,606-8501)
,
Koda Yusuke
(Graduate School of Informatics, Kyoto University,Yoshida-honmachi, Sakyo-ku Kyoto,Japan,606-8501)
,
Yamamoto Koji
(Graduate School of Informatics, Kyoto University,Yoshida-honmachi, Sakyo-ku Kyoto,Japan,606-8501)
,
Nishio Takayuki
(Graduate School of Informatics, Kyoto University,Yoshida-honmachi, Sakyo-ku Kyoto,Japan,606-8501)
,
Morikura Masahiro
(Graduate School of Informatics, Kyoto University,Yoshida-honmachi, Sakyo-ku Kyoto,Japan,606-8501)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
CCNC
ページ:
1-6
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)