Abstract-In ultra-dense heterogena nätverk, caching populära innehåll vid små basstationer anses som ett effektivt sätt att minska latens och redundant dataöverföring. Optimering av cacheplacering/replacement och innehållsleverans kan vara beräkningstunga, särskilt för storskaliga nätverk. Tillhandahållandet av både tidseffektiva och högkvalitativa lösningar är en utmaning. Konventionella iterativa optimeringsmetoder, antingen optimala eller heuristiska, kräver vanligtvis ett stort antal iterationer för att uppnå tillfredsställande prestanda, och resulterar i betydande beräkningsfördröjning. Detta kan begränsa deras tillämpningar i praktisk nätverksdrift där beslut på nätet måste fattas. I detta dokument erbjuder vi ett praktiskt alternativ till de konventionella metoderna för cacheoptimering, ur ett djupt lärande perspektiv. Tanken är att träna optimeringsalgoritmer genom ett djupt neuralt nätverk (DNN) i förväg, istället för att direkt tillämpa dem i realtid caching eller schemaläggning. Detta gör det möjligt att avsevärt minska den fördröjningskänsliga driftsfasen eftersom beräkningsbördan flyttas över till DDN-utbildningsfasen. Numeriska resultat visar att DNN är av hög beräkningseffektivitet. Genom att utbilda den designade DNN över ett stort antal instanser, kan lösningen kvalitet energieffektivt innehåll leverera gradvis approximeras till cirka 90% av den optimala.
I REF, L. Lei et al. undersökt optimeringen av cacheplacering/replacement och innehåll som levererar ur ett djupinlärningsperspektiv.
A deep learning approach for optimizing content delivering in cache-enabled HetNet
{'venue': '2017 International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS)', 'journal': '2017 International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}