ABSTRACT Som svar på de nya utmaningarna i utformningen och driften av kommunikationsnät, och med inspiration från hur levande varelser hanterar komplexitet och skalbarhet, introducerar vi i detta dokument ett innovativt systemkoncept som kallas COgnition-BAsed NETworks (COBANETS). Det föreslagna tillvägagångssättet utvecklas kring den systematiska tillämpningen av avancerade maskininlärningsmetoder och i synnerhet oövervakade djupinlärningsmodeller och probabilistiska generativa modeller för systemomfattande lärande, modellering, optimering och datarepresentation. Dessutom föreslår vi i COBANETS att denna inlärningsarkitektur kombineras med de framväxande nätverksvirtualiseringsparadigmerna, som gör det möjligt att aktivera automatiska optimerings- och omkonfigureringsstrategier på systemnivå och därmed helt frigöra potentialen i inlärningsstrategin. Jämfört med tidigare och pågående forskningsinsatser på detta område är det tekniska tillvägagångssätt som beskrivs i denna rapport djupt tvärvetenskapligt och mer omfattande, vilket kräver en synergisk kombination av expertis hos datavetare, kommunikations- och nätverksingenjörer och kognitiva forskare, med det yttersta målet att bryta ny mark genom en djupgående omprövning av hur den moderna förståelsen av kognition kan användas för att hantera och optimera telekommunikationsnät.  INDEXTERMER
På samma sätt föreslår studien i REF en kognitionshanteringsram med oövervakad djupinlärning och probabilistiska generativa modeller för nätverksoptimering.
Cognition-Based Networks: A New Perspective on Network Optimization Using Learning and Distributed Intelligence
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}