5G (3) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] Popularity Prediction with Federated Learning for Proactive Caching at Wireless Edge Abstract Edge caching에 앞서서 file popularity prediction은 굉장히 중요한 역할을 한다. Popularity prediction을 위한 보편적인 방법은 centralized learning이다. request information와 사용자의 개인 정보를 수집해야 한다. 이 과정에서 privacy-disclosure 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는, 이러한 priacy 이슈에 대응하기 위해 연합학습을 사용한다. 정보의 공개 없이 base station에서 popularity prediction을 진행하기 위해서는, 각 유저의 weighted sum을 base station으로 전송하여야 한다. 본 논문에서는, 실제 데이터셋을 이용한 시뮬레이션을 통해 centra.. [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] Federated Learning for Internet of Things: A comprehensive Survey . 안녕하세요. 에이치비킴 입니다. 본 포스팅을 살펴보기에 앞서, 연합학습의 개념에 대해 알고 계시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 연합학습이란? 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 이번 논문 리뷰는 논문이 작성된 포맷에 맞춰 순서대로 살펴 볼 예정입니다. 논문명: Federated Learning for Internet of Things: A comprehensive Survey (Dinh C. Nguyen, Pubudu N. Pathirana, and Jun Li).. 이전 1 다음