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MM物理层路由和频谱访问的可扩展深度强化学习
本文提出了一种可扩展的强化学习方法，用于同时路由和频谱访问无线自组网中的信号传输，根据邻居节点的地理位置信息智能地制定联合路由和频谱分配决策。
PDF4 years ago
DeepRMSA：弹性光网络路由、调制和光谱分配的深度强化学习框架
该论文提出了 DeepRMSA，这是一种用于弹性光网络（EON）中路由，调制和频谱分配（RMSA）的深度强化学习框架。DeepRMSA 通过使用能够感知复杂 EON 状态的深度神经网络（DNN）对策略进行参数化，并使用动态光路径预配的经验来
PDF5 years ago
量子体系结构的电路转换
本文提出了一种基于路由替换框架的量子计算机电路变换方法，用于解决电路与体系结构之间的差异，通过采用不同的启发式置换子例程来提高性能，实现了在网格和模块化体系结构上进行大型量子电路比较的策略。
PDF5 years ago
用于多标准中文分词的 Switch-LSTMs
本文提出了一种灵活的多标准中文分词学习方法：Switch-LSTMs，它由几个长短时记忆神经网络 (LSTM) 和一个自动选择器组成，可以在多个子标准之间灵活切换，相比之前的方法和单一标准学习，该模型在八个具有不同标准的语料库上取得了显著的
PDF6 years ago
胶囊网络学习和学习数据表示
研究 CapsNet 的路由对模型拟合的影响，胶囊表征如何帮助发现数据分布中的全局结构以及学习的数据表征如何适应和推广到新任务。研究结果表明，路由操作决定胶囊向上图层传递信息的确定性，适当的确定性与模型适应度相关；在数据已知 2D 结构的实
PDF6 years ago
DeepConfig：利用机器学习自动化数据中心网络拓扑管理
本文提出利用深度学习方法，设计通用中间表示法以解决数据中心网络中的多种问题，并开发了一个框架 DeepConfig，该框架简化了配置和训练深度学习代理的过程，并表明其在数据中心拓扑增强问题上表现优异。
PDF7 years ago
软件定义网络路由优化深度强化学习方法
本文设计和评估了一个深度强化学习代理，该代理优化路由并自动适应当前交通条件，提出量身定制的配置以尝试最小化网络延迟，实验表现出极具潜力的性能与相较于传统优化算法的重要操作优势。
PDF7 years ago
MM基于人工智能的认知无线电网络认知路由
本文介绍了各种各样的 AI 和机器学习技术，用于发展认知路由协议，并调查了各种 AI 技术类别在 CRN 中的应用，特别是在路由问题上。同时，我们强调了认知路由协议必须解决的各种推理、推断、建模和学习子任务，并确定了开放性研究问题和未来工作
PDF11 years ago
复杂网络的曲率和温度
该论文研究了复杂网络中度分布异质性的发生原因，发现隐性双曲空间的指数扩张可以解释度数分布的异质性现象，使用费米 - 狄拉克统计物理解释了超几何距离，通过在超几何空间上嵌入互联网，能够实现只需本地信息的路由。
PDF15 years ago
在线部分监督下的最短路径问题
研究了在线最短路径问题及其各种监控模型，在加权有向无环图中寻找一条路径以使其对应的边权和尽可能小。提出了一种算法，将累积损失最小化，并介绍了其应用于包交换网络中路由的模拟结果。
PDF17 years ago