Kundsidan videospelare använder adaptiv bitrate (ABR) algoritmer för att optimera användarens upplevelsekvalitet (QoE). Trots det stora antalet nyligen föreslagna system lider toppmoderna ABR-algoritmer av en viktig begränsning: de använder fasta kontrollregler baserade på förenklade eller felaktiga modeller av installationsmiljön. Som ett resultat av detta misslyckas de befintliga systemen oundvikligen med att uppnå optimal prestanda genom en bred uppsättning nätförhållanden och QoE-mål. Vi föreslår Pensieve, ett system som genererar ABR-algoritmer med hjälp av förstärkningslärande (RL). Pensieve tränar en neural nätverksmodell som väljer bitrates för framtida videobitar baserat på observationer som samlas in av klient videospelare. Pensieve är inte beroende av förprogrammerade modeller eller antaganden om miljön. I stället lär den sig att fatta ABR-beslut enbart genom observationer av resultatet av tidigare beslut. Som ett resultat lär sig Pensieve automatiskt ABR-algoritmer som anpassar sig till ett brett spektrum av miljöer och QoE-mått. Vi jämför Pensieve med toppmoderna ABR-algoritmer med spårdrivna och verkliga experiment som spänner över en mängd olika nätverksförhållanden, QoE-mått och videoegenskaper. I alla aktuella scenarier överträffar Pensieve det bästa toppmoderna systemet, med en förbättring av den genomsnittliga QoE på 12–25 %. Pensieve generaliserar också väl, överträffar befintliga system även på nätverk för vilka det inte uttryckligen utbildades.
Pensieve REF är ett system som använder DRL för att välja bitrate för framtida videobitar.
Neural Adaptive Video Streaming with Pensieve
{'venue': "SIGCOMM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}