Biblioteca122.739 documentos en línea

Artículo

Deep Reinforcement Learning-Based Collaborative Video Caching and Transcoding in Clustered and Intelligent Edge B5G NetworksAprendizaje profundo por refuerzo para el almacenamiento en caché y transcodificación de videos colaborativos en redes B5G en el borde inteligente y agrupado.

Resumen

En el sistema de comunicaciones inalámbricas de próxima generación de las redes más allá de 5G, los servicios de transmisión de video han mantenido una proporción sorprendente del tráfico total de la red. Además, las preferencias y demandas de los usuarios hacia un video específico podrían ser diferentes debido a la heterogeneidad de las capacidades de procesamiento de los usuarios y la variación de las condiciones de la red. Por lo tanto, es un problema de decisión complicado con espacios de estado de alta dimensionalidad elegir videos de calidad apropiada según la condición actual de la red de los usuarios. Para abordar este problema, en este documento se ha propuesto un marco de Red de Distribución de Contenidos y Computación en el Borde Móvil basado en clústeres para mejorar la capacidad de almacenamiento en caché y computación, y promover la colaboración entre los servidores de borde. Luego, desarrollamos un novedoso marco basado en aprendizaje profundo de refuerzo para obtener automáticamente las decisiones de almacenamiento en caché y transcodificación colaborativas intraclúster

  • Tipo de documento:
  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
  • Tamaño: Kb

Cómo citar el documento

Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.

Este contenido no est� disponible para su tipo de suscripci�n

Información del documento