Autor Hong, Choong Seon
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Título : Federated Learning for Wireless Networks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hong, Choong Seon, Autor ; Khan, Latif U., Autor ; Chen, Mingzhe, Autor ; Chen, Dawei, Autor ; Saad, Walid, Autor ; Han, Zhu, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 253 p. 1 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1649639-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Red de computadoras Aprendizaje automático Computación en la nube Redes de comunicación informática Índice Dewey: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Recientemente, los esquemas de aprendizaje automático han recibido una atención significativa como habilitadores clave para los sistemas inalámbricos de próxima generación. Actualmente, los sistemas inalámbricos utilizan principalmente esquemas de aprendizaje automático que se basan en centralizar los procesos de entrenamiento e inferencia migrando los datos de los dispositivos finales a una ubicación centralizada de un tercero. Sin embargo, estos esquemas conducen a una fuga de privacidad en los dispositivos finales. Para abordar estos problemas, se puede utilizar un aprendizaje automático distribuido en el borde de la red. En este contexto, el aprendizaje federado (FL) es uno de los algoritmos de aprendizaje distribuido más importantes, que permite a los dispositivos entrenar un modelo de aprendizaje automático compartido mientras se mantienen los datos localmente. Sin embargo, aplicar FL en redes inalámbricas y optimizar el rendimiento implica una variedad de temas de investigación. Por ejemplo, en FL, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático requiere comunicación entre dispositivos inalámbricos y servidores perimetrales a través de enlaces inalámbricos. Por lo tanto, las deficiencias inalámbricas, como las incertidumbres entre los estados de los canales inalámbricos, la interferencia y el ruido, afectan significativamente el rendimiento de FL. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo federado aprovecha la potencia de cálculo distribuido y los datos para resolver problemas de optimización complejos que surgen en diversos casos de uso, como la alineación de interferencias, la gestión de recursos, la agrupación en clústeres y el control de redes. Tradicionalmente, FL supone que los dispositivos de borde participarán incondicionalmente en las tareas cuando sean invitados, lo que en realidad no es práctico debido al costo de la capacitación del modelo. Como tal, la creación de mecanismos de incentivos es indispensable para las redes de FL. Este libro proporciona una descripción general completa de FL para redes inalámbricas. Se divide en tres partes principales: la primera parte analiza brevemente los fundamentos de FL para redes inalámbricas, mientras que la segunda parte examina exhaustivamente el diseño y análisis de FL inalámbrico, abarcando la optimización de recursos, el mecanismo de incentivos, la seguridad y la privacidad. También presenta varias soluciones basadas en la teoría de la optimización, la teoría de grafos y la teoría de juegos para optimizar el rendimiento del aprendizaje federado en redes inalámbricas. Por último, la tercera parte describe varias aplicaciones de FL en redes inalámbricas. Nota de contenido: Part 1 Fundamentals and Background -- 1 Introduction -- 2 Fundamentals of Federated Learning -- Part 2 Wireless Federated Learning: Design and Analysis 3 Resource Optimization for Wireless Federated Learning -- 4 Incentive Mechanisms for Federated Learning -- 5 Security and Privacy -- 6 Unsupervised Federated Learning -- Part 3 Federated Learning Applications in Wireless Networks -- 7 Wireless Virtual Reality -- 8 Vehicular Networks and Autonomous Driving Cars -- 9 Smart Industries and Intelligent Reflecting Surfaces. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Federated Learning for Wireless Networks [documento electrónico] / Hong, Choong Seon, Autor ; Khan, Latif U., Autor ; Chen, Mingzhe, Autor ; Chen, Dawei, Autor ; Saad, Walid, Autor ; Han, Zhu, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XII, 253 p. 1 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1649639--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Red de computadoras Aprendizaje automático Computación en la nube Redes de comunicación informática Índice Dewey: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Recientemente, los esquemas de aprendizaje automático han recibido una atención significativa como habilitadores clave para los sistemas inalámbricos de próxima generación. Actualmente, los sistemas inalámbricos utilizan principalmente esquemas de aprendizaje automático que se basan en centralizar los procesos de entrenamiento e inferencia migrando los datos de los dispositivos finales a una ubicación centralizada de un tercero. Sin embargo, estos esquemas conducen a una fuga de privacidad en los dispositivos finales. Para abordar estos problemas, se puede utilizar un aprendizaje automático distribuido en el borde de la red. En este contexto, el aprendizaje federado (FL) es uno de los algoritmos de aprendizaje distribuido más importantes, que permite a los dispositivos entrenar un modelo de aprendizaje automático compartido mientras se mantienen los datos localmente. Sin embargo, aplicar FL en redes inalámbricas y optimizar el rendimiento implica una variedad de temas de investigación. Por ejemplo, en FL, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático requiere comunicación entre dispositivos inalámbricos y servidores perimetrales a través de enlaces inalámbricos. Por lo tanto, las deficiencias inalámbricas, como las incertidumbres entre los estados de los canales inalámbricos, la interferencia y el ruido, afectan significativamente el rendimiento de FL. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo federado aprovecha la potencia de cálculo distribuido y los datos para resolver problemas de optimización complejos que surgen en diversos casos de uso, como la alineación de interferencias, la gestión de recursos, la agrupación en clústeres y el control de redes. Tradicionalmente, FL supone que los dispositivos de borde participarán incondicionalmente en las tareas cuando sean invitados, lo que en realidad no es práctico debido al costo de la capacitación del modelo. Como tal, la creación de mecanismos de incentivos es indispensable para las redes de FL. Este libro proporciona una descripción general completa de FL para redes inalámbricas. Se divide en tres partes principales: la primera parte analiza brevemente los fundamentos de FL para redes inalámbricas, mientras que la segunda parte examina exhaustivamente el diseño y análisis de FL inalámbrico, abarcando la optimización de recursos, el mecanismo de incentivos, la seguridad y la privacidad. También presenta varias soluciones basadas en la teoría de la optimización, la teoría de grafos y la teoría de juegos para optimizar el rendimiento del aprendizaje federado en redes inalámbricas. Por último, la tercera parte describe varias aplicaciones de FL en redes inalámbricas. Nota de contenido: Part 1 Fundamentals and Background -- 1 Introduction -- 2 Fundamentals of Federated Learning -- Part 2 Wireless Federated Learning: Design and Analysis 3 Resource Optimization for Wireless Federated Learning -- 4 Incentive Mechanisms for Federated Learning -- 5 Security and Privacy -- 6 Unsupervised Federated Learning -- Part 3 Federated Learning Applications in Wireless Networks -- 7 Wireless Virtual Reality -- 8 Vehicular Networks and Autonomous Driving Cars -- 9 Smart Industries and Intelligent Reflecting Surfaces. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Network Slicing for 5G and Beyond Networks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kazmi, S. M. Ahsan, Autor ; Khan, Latif U., Autor ; Tran, Nguyen H., Autor ; Hong, Choong Seon, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 148 p. 59 ilustraciones, 53 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16170-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Red de computadoras Inteligencia Computacional Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro proporciona una guía completa sobre el campo emergente de la división de redes y su importancia para hacer realidad nuevas aplicaciones 5G. Los autores analizan las tendencias actuales, las nuevas tecnologías habilitadoras y los desafíos actuales impuestos a las redes celulares. También se analizan los aspectos de gestión de recursos de la segmentación de red resumiendo y comparando soluciones tradicionales basadas en la teoría de juegos y la optimización. Finalmente, el libro presenta algunos casos de uso de network slicing y aplicaciones para industrias verticales. Los temas incluyen entregables 5G, recursos de la red de acceso por radio (RAN) y recursos de la red central (CN). Analiza los requisitos de la red 5G y los desafíos que conlleva y cómo la división de la red ofrece una solución. Presenta las tecnologías habilitantes de las redes futuras y cómo la división de la red desempeñará un papel. Presenta el papel del aprendizaje automático y el análisis de datos para las redes celulares futuras, además de resumir el aprendizaje automático. enfoques para redes 5G y más allá. Nota de contenido: Introduction -- 5G Networks -- 5G Deliverable -- 5G Networks: Industrial efforts -- Challenges to realize 5G Networks -- Network Slicing -- Network Slicing Enablers -- Wireless Network Virtualization -- Evolution of Cellular Networks -- Network Slicing: Industrial Efforts and Use Cases -- Machine Learning and Network Slicing -- Role of Machine Learning and Data Analytics in Network Slicing -- Machine Learning Deliverable for 5G Networks -- Resource Management for Network Slicing -- Radio Access Network (RAN) resources -- Core Network (CN) Resources -- Resource management approaches for Network Slicing -- Network Slicing: Use-Cases for Vertical Industries -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Network Slicing for 5G and Beyond Networks [documento electrónico] / Kazmi, S. M. Ahsan, Autor ; Khan, Latif U., Autor ; Tran, Nguyen H., Autor ; Hong, Choong Seon, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 148 p. 59 ilustraciones, 53 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-16170-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Red de computadoras Inteligencia Computacional Sistemas de reconocimiento de patrones Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro proporciona una guía completa sobre el campo emergente de la división de redes y su importancia para hacer realidad nuevas aplicaciones 5G. Los autores analizan las tendencias actuales, las nuevas tecnologías habilitadoras y los desafíos actuales impuestos a las redes celulares. También se analizan los aspectos de gestión de recursos de la segmentación de red resumiendo y comparando soluciones tradicionales basadas en la teoría de juegos y la optimización. Finalmente, el libro presenta algunos casos de uso de network slicing y aplicaciones para industrias verticales. Los temas incluyen entregables 5G, recursos de la red de acceso por radio (RAN) y recursos de la red central (CN). Analiza los requisitos de la red 5G y los desafíos que conlleva y cómo la división de la red ofrece una solución. Presenta las tecnologías habilitantes de las redes futuras y cómo la división de la red desempeñará un papel. Presenta el papel del aprendizaje automático y el análisis de datos para las redes celulares futuras, además de resumir el aprendizaje automático. enfoques para redes 5G y más allá. Nota de contenido: Introduction -- 5G Networks -- 5G Deliverable -- 5G Networks: Industrial efforts -- Challenges to realize 5G Networks -- Network Slicing -- Network Slicing Enablers -- Wireless Network Virtualization -- Evolution of Cellular Networks -- Network Slicing: Industrial Efforts and Use Cases -- Machine Learning and Network Slicing -- Role of Machine Learning and Data Analytics in Network Slicing -- Machine Learning Deliverable for 5G Networks -- Resource Management for Network Slicing -- Radio Access Network (RAN) resources -- Core Network (CN) Resources -- Resource management approaches for Network Slicing -- Network Slicing: Use-Cases for Vertical Industries -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : A Survey on Coordinated Power Management in Multi-Tenant Data Centers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oo, Thant Zin, Autor ; Tran, Nguyen H., Autor ; Ren, Shaolei, Autor ; Hong, Choong Seon, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 175 p. 138 ilustraciones, 59 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-66062-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Electric power production Inteligencia artificial Red de computadoras Software de la aplicacion Ingeniería en Comunicaciones Redes Ingeniería de Energía Eléctrica Ciencia de los datos Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro investiga la gestión coordinada de la energía de los centros de datos multiinquilino que representan una gran parte de la industria de los centros de datos. Los autores incluyen una discusión sobre su rápido crecimiento y su consumo de electricidad, que tiene enormes impactos económicos y ambientales. Este libro cubre las diversas soluciones de gestión coordinada en la literatura existente centrándose en los aspectos de eficiencia, sostenibilidad y respuesta a la demanda. En primer lugar, los autores proporcionan información sobre el centro de datos multiinquilino que cubre las partes interesadas, los componentes, la infraestructura eléctrica y el uso de energía. Luego, se describe cada mecanismo de gestión del poder en términos de motivación, formulación de problemas, desafíos y solución. Nota de contenido: Part 1. Introduction -- Chapter1. Overview -- Chapter2. Preliminaries -- Part 2. Sustainable Multi-tenant Data Center -- Chapter3. Background -- Chapter4. System Model -- Chapter5. Solutions -- Chapter6. Summary -- Part 3. Multi-tenant Data Center Demand Response -- Chapter7. Background -- Chapter8. System Model -- Chapter9. Solutions -- Chapter10. Summary -- Chapter11. Concluding Remarks. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i A Survey on Coordinated Power Management in Multi-Tenant Data Centers [documento electrónico] / Oo, Thant Zin, Autor ; Tran, Nguyen H., Autor ; Ren, Shaolei, Autor ; Hong, Choong Seon, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 175 p. 138 ilustraciones, 59 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-66062-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Electric power production Inteligencia artificial Red de computadoras Software de la aplicacion Ingeniería en Comunicaciones Redes Ingeniería de Energía Eléctrica Ciencia de los datos Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro investiga la gestión coordinada de la energía de los centros de datos multiinquilino que representan una gran parte de la industria de los centros de datos. Los autores incluyen una discusión sobre su rápido crecimiento y su consumo de electricidad, que tiene enormes impactos económicos y ambientales. Este libro cubre las diversas soluciones de gestión coordinada en la literatura existente centrándose en los aspectos de eficiencia, sostenibilidad y respuesta a la demanda. En primer lugar, los autores proporcionan información sobre el centro de datos multiinquilino que cubre las partes interesadas, los componentes, la infraestructura eléctrica y el uso de energía. Luego, se describe cada mecanismo de gestión del poder en términos de motivación, formulación de problemas, desafíos y solución. Nota de contenido: Part 1. Introduction -- Chapter1. Overview -- Chapter2. Preliminaries -- Part 2. Sustainable Multi-tenant Data Center -- Chapter3. Background -- Chapter4. System Model -- Chapter5. Solutions -- Chapter6. Summary -- Part 3. Multi-tenant Data Center Demand Response -- Chapter7. Background -- Chapter8. System Model -- Chapter9. Solutions -- Chapter10. Summary -- Chapter11. Concluding Remarks. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
