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J-GLOBAL ID：202202253854333584   整理番号：22A1006675

分散型機械学習に向けた名前ベース学習ネットワーク

NLN: Name-based Learning Network Towards Efficient Distributed Machine Learning

著者 (2件)： 平山智己 (金沢大 理工学域) ,  LI Ruidong (金沢大 理工学域)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 333(SeMI2021 52-82)  ページ： 26-29 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月13日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年のインターネットの利用方法の変化に伴いネットワークトラフィックの増加や接続デバイス数の増加に対応するため次世代ネットワークアーキテクチャの研究が進められており,その一つとしてNamed Data Networking(NDN)がある.NDNにより,データの取得にコンテンツ名を基にルーティングを行い,データコピーを持っているサーバーもしくはルーターを見つけさせ,ユーザーが近い位置にあるコピーホルダーからデータを取得できるようになる.本研究では分散型機械学習を効率的に行うため,NDNの機能を拡張し,データが分散した状況においても非同期的に分散学習を行いモデルの集約ができるName-based Learning Network(NLN)を提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： *学習 ,  *ネットワーク ,  *機械学習 ,  通信路容量 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  インターネット ,  コンテンツ ,  モデル ,  経路選定 ,  データ
準シソーラス用語： ネットワークトラフィック ,  *分散学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• L. Zhang, D. Estrin, J. Burke, V. Jacobson, J.D. Thornton, D.K. Smetters, B. Zhang, Named Data Networking (NDN) Project, https://named-data.net/.
• G. Peng, CDN: Content Distribution Network, ArXiv, arXiv:cs/0411069, November. 2004.
• R. Olaniyan, O. Fadahunsi, M. Maheswaran, M.F. Zhani, Opportunistic Edge Computing: Concepts, opportunities and research challenges, Future Generation Computer Systems, vol. 89, pp. 633-645 December. 2018.
• K. Niwa, N. Harada, G. Zhang, W.B. Kleijn, Edge-consensus Learning: Deep Learning on P2P Networks with Nonhomogeneous Data, Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, Virtual Event CA USA, pp. 668-678, August. 2020.
• T. Kurita, I. Sato, K. Fukuda, T. Tsuda, An extension of Information-Centric Networking for IoT applications, 2017 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC), pp. 237-243, January. 2017.

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  名前 ,  学習