消息传递神经网络习得 Little 定律
网络与互联网体系结构
2019-04-15 v1
摘要
本文提出了一种借助神经网络通用表示体现通信网络拓扑的图的问题的解决方案。所提方法基于消息传递神经网络（MPNN）。该方法使我们能够表示网络的拓扑与运行方面的特征。以排队网络中延迟预测的案例研究说明了该解决方案的效用。这表明无需应用复杂建模即可进行性能评估。因此，所提方案使得在通信领域有效应用机器学习中精心研制的方法成为可能。
引用
@article{arxiv.1901.05748,
title = {Message-Passing Neural Networks Learn Little's Law},
author = {Krzysztof Rusek and Piotr Chołda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.05748},
year = {2019}
}
备注
4 pages, 1 figure, 1 table, 1 algorith, Accepted for publication in IEEE Communications letters if citing, please cite the IEEE paper