文献

J-GLOBAL ID：202102260945419661   整理番号：21A0042441

エッジ計算アプリケーションのための幅双晶ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Broad Siamese Network for Edge Computing Applications

著者 (3件)： Li Yikai (華南理工大学計算机科学与工程学院 广州510006) ,  Zhang Tong (華南理工大学計算机科学与工程学院 广州510006;琶洲実験室 广州510355) ,  Chen Junlong (華南理工大学計算机科学与工程学院 广州510006;琶洲実験室 广州510355)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 46  号： 10  ページ： 2060-2071  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エッジ計算は計算,記憶,通信などのタスクをネットワークエッジに割り当てる計算モードである。それは,遅延を減らして,エネルギー消費を減らして,ユーザのプライバシーを保護するために,利用者端末の近くにデータ処理プロセスを実行することを強調する。しかし、ネットワークエッジの計算、貯蔵、エネルギー資源は限られ、これはエッジ計算応用の普及に新たな挑戦をもたらした。エッジ知能の発展に伴い、人々はエッジ計算応用と人工知能技術を結合させ、我々の生活により多くの便利さをもたらすことを望んでいる。多くの人工知能法、例えば従来の深さ学習方法では、大量の計算、貯蔵資源を消耗し、巨大な時間コストを伴う。これは低遅延のエッジ計算応用の一般化を強調するのに不利である。この問題を解決するため,我々は,幅学習システム(Broadlearningsystem,BLS)などの浅層ネットワーク方法をエッジ計算応用分野に適用し,幅双生ネットワークアルゴリズムを設計した。幅学習システムと双生ネットワークを組合せて,分類問題を解決した。実験結果は,この方法が従来の深さ学習方式と類似の精度で時間と資源コストを低減でき,エッジ計算アプリケーションの性能を改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *双晶 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  プライバシー ,  エネルギー資源 ,  人工知能 ,  *応用プログラム ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： 学習支援システム ,  学習方法 ,  ネットワークアルゴリズム ,  ユーザ端末 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： エッジ ,  計算 ,  アプリケーション ,  双晶