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J-GLOBAL ID：202002245942438236   整理番号：20A0647492

システムにおける通信と計算技術のための学習パラダイム【JST・京大機械翻訳】

Learning paradigms for communication and computing technologies in IoT systems

著者 (6件)： Ejaz Waleed (Department of Engineering & Applied Science, Thompson Rivers University, Kamloops, V2C 0C8, Canada) ,  Basharat Mehak (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, ON, M5B 2K3, Canada) ,  Saadat Salman (Systems Engineering Department, Military Technological College, Muscat, Oman) ,  Khattak Asad Masood (College of Technological Innovation, Zayed University, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Naeem Muhammad (COMSATS Institute of Information Technology-Wah, Wah Cantonment 47040, Pakistan) ,  Anpalagan Alagan (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Toronto, ON, M5B 2K3, Canada)
資料名： Computer Communications (Amsterdam)  (Computer Communications (Amsterdam))
巻： 153  ページ： 11-25  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0443B  ISSN： 0140-3664  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線通信と計算技術は,高度でユビキタスなインターネット(IoT)アプリケーションによりますます複雑で動的になっている。したがって,将来の無線ネットワークと計算ソリューションは,IoTシステムの成功のために,これらの課題と動的ユーザ要求を扱うことができなければならない。最近,学習戦略(特に深い学習と強化学習)が,IoTシステムのための通信と計算技術の複雑さと動的性質を扱うために,主にそれらの電力のために,データ解析を予測して効率的にするために,非常に探求されている。学習戦略は,IoTノードレベル,局所通信,長距離通信,エッジゲートウェイ,クラウドプラットフォーム,および企業データセンタを含む,異なるステージでのIoTシステムの性能を著しく強化することができる。本論文は,IoTシステムのための学習戦略の包括的概観を提示した。著者らは,IoTシステムにおけるコミュニケーションとコンピューティング技術のための学習パラダイムを強化学習,Bayesアルゴリズム,確率学習,および雑多に分類した。次に,最適化目的が対応する応用とともに最大化と最小化に分類される最適化の観点から学習戦略の統合によるIoTにおける研究を提示する。これらの戦略がIoT応用の性能を如何に強化できるかを説明するために,学習戦略を検討した。また,IoTシステムの性能を評価するために使用されたキー性能指標(KPI)を同定し,これらのKPIに対する学習アルゴリズムを検討した。最後に,著者らは,学習戦略を用いてIoTシステムをさらに強化するために将来の研究方向を提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  データ解析 ,  無線伝送 ,  電力 ,  *学習 ,  最適化 ,  学習アルゴリズム ,  強化学習 ,  *通信 ,  ゲートウェイ ,  応用プログラム ,  コミュニケーション ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 無線ネットワーク ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 計算 ,  モノのインターネット ,  重要な性能指標 ,  パラダイムの学習 ,  最適化 ,  無線通信

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計算 ,  学習 ,  パラダイム