Coati optimized hybrid neural network for efficient network slicing in 5 generation network - Sindhu, Ayya Dhurai Suceelal (Informacije MIDEM, 2025)
Razrez omrežja (NS) razdeli fizično omrežje na več logičnih omrežij, da bi podprl različne nove aplikacije z večjo zmogljivostjo in prilagodljivostjo. Zaradi teh aplikacij se je z velikim številom mobilnih telefonov ustvarila ogromna količina podatkov. To je močno vplivalo na zmogljivost omrežja NS in povzročilo izjemne izzive. Za učinkovito obvladovanje teh izzivov članek predlaga novo tehniko optimalne klasifikacije omrežnih rezin z uporabo globokega učenja (ONE-CLOUD), ki združuje algoritem COA (Coati Optimization Algorithm), GhostNet in gated dilated konvolucijsko nevronsko mrežo (CNN). COA optimizira lastnosti, kot so vrsta uporabniške naprave, stopnja izgube paketov in stopnja zamude, pri čemer uporablja model GhostNet in Gated Dilated CNN za klasifikacijo omrežnih rezin. Predlagana metoda razvršča omrežne rezine v izboljšano mobilno širokopasovno omrežje (eMBB), izjemno zanesljive komunikacije z nizko zakasnitvijo (URLLC) in množične komunikacije strojnega tipa (mMTC). Učinkovitost predlaganega pristopa je bila ocenjena z uporabo podatkovne zbirke 5G-SliciNdd, pri čemer so bila uporabljena merila za ocenjevanje, kot so natančnost, točnost, priklic, občutljivost, specifičnost, prepustnost in zmanjšana zakasnitev. Skupna natančnost predlagane metode je za 5,78 %, 2,78 % in 4,70 % višja od obstoječih tehnik DQN-E2E, DRL in AAA.
Keywords: CNN; Coati optimizacija; Coati optimization; deep learning; gated dilated; Gated Dilated CNN; GhostNet; globoko učenje; network slicing; rezanje omrežja