무선 & 이동통신 이야기/내가 보려고 하는 논문 리뷰 (2) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] Survey on Machine Learning for Intelligent End-to-End Communication Toward 6G: From Network Access, Routing to Traffic Control and Streaming Adaption Abstract 네트워크 최적화에 있어 QoS와 QoE 보장은 굉장히 중요한 요소임 5G와 6G 시장에서는 굉장히 수준 높은 기술이 요구됨 전통적인 네트워크 최적화 기법은 6G를 대비한 복잡하고 역동적인 시나리오에 적합하지 않음 러닝 기법과 현명한 결정 기법이 포함되어야 함 최근, 머신러닝을 기반으로 한 QoS 및 QoE 네트워크 최적화 알고리즘이 굉장한 관심을 이끌고 있음 네트워크, 특히 6G에 머신 러닝을 도입하기에는 아직 해결되지 않은 critical한 요소들이 남아있음 본 논문에서는, 이를 해결하기 위한 comprehensive survey를 진행하였음 논문 진행 순서 The investigated works following the end-to-end trasmission flow from ne.. [Paper Review] 통신 효율 향상을 위한 연합학습(Federated Learning) 활용 . 안녕하세요, 에이치비킴 입니다. 이번 포스팅에서는 통신 효율 향상을 위해 연합학습을 활용한 연구에 대해서 살펴보겠습니다 [1]. 연합학습이 무엇인가에 대하여는 이전 포스팅에서 다루었으니 참고하시면 좋을 것 같습니다. 이전 포스팅 바로가기 연합학습(Federated Learning) 이란? . 안녕하세요, 에이치비킴 입니다. 연합학습에 대해서 본격적으로 살펴보기 전에, 연합학습이 최근 각광받고 있는 이유가 무엇인지 알아보아야겠죠. 연합학습은, 기존의 머신러닝 기법들과는 hyungbinklm.tistory.com 연합학습은 비교적 최근에 연구가 진행되고 있는 분야이고, 때문에 다양한 분야에 접목시키기 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있습니다. 중앙 서버로 데이터들을 한데 모아 학습하던 이전 러닝 기법들과.. 이전 1 다음
