Net2Vec：通信网络中的深度学习
网络与互联网体系结构
2017-05-12 v1 机器学习
摘要
我们提出 Net2Vec，一个灵活的高性能平台，允许在通信网络中执行深度学习算法。Net2Vec 能够以超过 60Gbps 的速率从网络捕获数据，将其转换为有意义的元组，并实时对元组进行预测。该平台可用于从流量分类到网络性能分析等多种目的。最后，我们通过实现并测试一种能够利用来自真实网络的轨迹以线速对用户进行画像的解决方案，展示了 Net2Vec 的使用。我们表明，在此案例中，深度学习的使用在准确性和性能方面均优于基线方法。
引用
@article{arxiv.1705.03881,
title = {Net2Vec: Deep Learning for the Network},
author = {Roberto Gonzalez and Filipe Manco and Alberto Garcia-Duran and Jose Mendes and Felipe Huici and Saverio Niccolini and Mathias Niepert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03881},
year = {2017}
}