9789811948732 - bringing machine learning to software-defined networks (springerbriefs in computer science) de guo, zehua (19 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
- Tapa blanda
- Primera edición
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Paperback. Condición: new. Paperback. Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Networking (SDN). It will apply several innovative machine lea…rning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2022-10-06, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Editorial: Springer-Nature New York Inc, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Editorial: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
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Paperback. Condición: new. Paperback. Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Networking (SDN). It will apply several innovative machine lea…rning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Networking (SDN).…It will apply several innovative machine learning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results.
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Editorial: Springer, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks | Zehua Guo | Taschenbuch | SpringerBriefs in Computer Science | xiii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811948732 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springe…r[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Singapore, 2022
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Networking… (SDN). It will apply several innovative machine learning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Singapore Okt 2022, 2022
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Emerging machine learning techniques bring new opportunities to flexible network control and management. This book focuses on using state-of-the-art machine learning-based approaches to improve the performance of Software-Defined Ne…tworking (SDN). It will apply several innovative machine learning methods (e.g., Deep Reinforcement Learning, Multi-Agent Reinforcement Learning, and Graph Neural Network) to traffic engineering and controller load balancing in software-defined wide area networks, as well as flow scheduling, coflow scheduling, and flow migration for network function virtualization in software-defined data center networks. It helps readers reflect on several practical problems of deploying SDN and learn how to solve the problems by taking advantage of existing machine learning techniques. The book elaborates on the formulation of each problem, explains design details for each scheme, and provides solutions by running mathematical optimization processes, conducting simulated experiments, and analyzing the experimental results. 84 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2022, 2022
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