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J-GLOBAL ID：201802276958917339   整理番号：18A0438899

エッジにおけるIoT学習:エッジコンピューティングを用いたモノのインターネットのための深層学習【Powered by NICT】

Learning IoT in Edge: Deep Learning for the Internet of Things with Edge Computing

著者 (3件)： Li He ,  Ota Kaoru ,  Dong Mianxiong
資料名： IEEE Network  (IEEE Network)
巻： 32  号： 1  ページ： 96-101  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0135A  ISSN： 0890-8044  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習は複雑な環境に配置されたIoTデバイスからの生のセンサデータから正確な情報を抽出するための有望な方法である。多層構造のために,深い学習はエッジコンピューティング環境にも適している。それ故,本論文では,著者らは,先ず,エッジ計算環境にIoTsのための深層学習を導入した。既存のエッジノードは限られた処理能力を持つので,エッジ計算によるIoT深層学習アプリケーションの性能を最適化するための新しいオフロード戦略を設計した。性能評価では,筆者らの戦略を用いたエッジ計算環境における複数の深層学習タスクを実行の性能を試験した。評価結果により,提案手法では,IoTのための深層学習に他の最適化解の性能を上回る事を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  スループット ,  *学習 ,  多層構造 ,  応用プログラム ,  性能評価
準シソーラス用語： センサデータ ,  *深層学習 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： エッジ ,  IoT ,  学習 ,  エッジコンピューティング ,  インターネット ,  深層学習