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J-GLOBAL ID：202202228912931765   整理番号：22A0801194

モバイル深層学習アプリケーションの展開に関する調査:全身的および技術的展望【JST・京大機械翻訳】

A survey on deploying mobile deep learning applications: A systemic and technical perspective

著者 (7件)： Wang Yingchun (MOEKLINNS Lab, School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, 710049, China) ,  Wang Jingyi (MOEKLINNS Lab, School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, 710049, China) ,  Zhang Weizhan (MOEKLINNS Lab, School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, 710049, China) ,  Zhan Yufeng (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, HK, 999077, China) ,  Guo Song (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, HK, 999077, China) ,  Zheng Qinghua (MOEKLINNS Lab, School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, 710049, China) ,  Wang Xuanyu (MOEKLINNS Lab, School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, 710049, China)
資料名： Digital Communications and Networks  (Digital Communications and Networks)
巻： 8  号： 1  ページ： 1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3542A  ISSN： 2352-8648  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル機器と深層学習の急速な発展により,深層学習技術を用いたモバイルスマートアプリケーションは,スプルングアップする。それはユーザ,ネットワークオペレータおよびサービスプロバイダの多重ニーズを満たして,急速に主要な研究焦点になった。近年,深層学習は,画像処理,自然言語処理,言語分析,および他の研究分野において大きな成功を達成した。タスク性能が大幅に改善されたにもかかわらず,これらのモデルを実行するのに必要な資源は著しく増加している。これは,資源制限モバイルデバイスへのそのような応用を展開するための大きな挑戦である。モバイルインテリジェンスは,より高速のモバイルプロセッサ,より多くの記憶空間,小さいが正確なモデル,および他のネットワークノードの支援さえ必要とする。読者が全研究方向の全体的概念を簡潔に確立するのを助けるために,著者らは,この分野における最新の研究を2つのカテゴリーに分類して,それはモバイル装置に関する局所的最適化と機械学習作業の計算位置に基づく分散最適化である。また,読者がモバイル深層学習アプリケーションの重要性と不必要性を実現するためのいくつかの典型的なシナリオをリストした。最後に,著者らは,将来がモバイルデバイス研究に関する深い学習アプリケーションを展開するために保持するかもしれないことを予想し,それは新しいアイデアを刺激するのを助けるかもしれない。Copyright 2022 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： 最適化 ,  *学習 ,  供給者 ,  言語 ,  オペレータ ,  ネットワーク ,  画像処理 ,  多重化 ,  *応用プログラム ,  利用者 ,  演算プロセッサ ,  *携帯電話 ,  機械学習
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  *深層学習 ,  閲覧者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  モバイルコンピューティング ,  分散オフローディング ,  分散キャッシング

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： モバイル ,  深層学習 ,  アプリケーション ,  展開 ,  調査 ,  全身 ,  展望