广域网智能及其在多媒体服务中的应用

网络智能是一门建立在网络系统能力之上的学科，其通过利用网络资源在变化环境中智能地提供高质量服务。广域网智能是覆盖互联网核心与边缘的广域网中网络智能的一类。在本文中，我们提出一种基于机器学习的广域网智能系统。整个系统由一个用于预训练的核心机器与许多终端机器组成，以实现更快的响应。每台机器均为双半球模型之一，该模型由左右半球构成。左半球用于通过终端响应改善时延，右半球用于通过数据生成改善通信。在多媒体服务的应用中，所提模型在准确率、时延与通信方面优于数据中心内最新的深度前馈神经网络。评估显示随终端机器数量增加具有可扩展的改进，同时也显示改进代价是更长的学习时长。