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J-GLOBAL ID：202202269456959708   整理番号：22A0482499

無線エッジネットワーク上の分散学習に関するゲスト編集特集 第2部【JST・京大機械翻訳】

Guest Editorial Special Issue on Distributed Learning Over Wireless Edge Networks-Part II

著者 (7件)： Chen Mingzhe (Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Gunduz Deniz (Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London, U.K.) ,  Huang Kaibin (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Saad Walid (Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Bennis Mehdi (Department of Communications Engineering, University of Oulu, Oulu, Finland) ,  Feljan Aneta Vulgarakis (Ericsson Research, Stockholm, Sweden) ,  Poor H. Vincent (Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 40  号： 2  ページ： 445-448  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： これは,無線エッジネットワーク上の分散学習に関する二重部分特殊問題のパートIIである。この2部特集号は,2つの主要な研究課題,即ち,無線ネットワークにおける分散学習の効率的な実装のための無線ネットワーク性能の最適化,および通信問題を解くための分散学習,およびネットワーク性能の最適化,を扱っている。この特集号における受け入れられた論文を3つの話題にグループ化した。1)連合学習(FL)のためのネットワーク最適化,2)他の分散学習法のためのネットワーク最適化,3)無線ネットワーク最適化のための分散強化学習(RL)。パートI(vol.39,No.12,Dec.2021)では,焦点は最初のクラスタ(FLに対するネットワーク最適化)である。パートIIの焦点は,第2と第3クラスタ(他の分散学習手法のためのネットワーク最適化と無線ネットワーク最適化のためのRL)である。読者を,分散学習が無線エッジネットワーク上に効率的に展開できる方法の包括的な研究を提供する,ゲスト編集者のチームによる概観論文[A1]のためのパートIを参照した。パートIIにおける論文によってなされた貢献は,以下の通りまとめられる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  分散強化 ,  クラスタ ,  通信
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  無線ネットワーク ,  ネットワーク最適化 ,  *分散学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線 ,  エッジ ,  分散学習 ,  編集