Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
- Prima edizione
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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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 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9789811948732
- Titolo
- Bringing Machine Learning to Software-Defined Networks (Paperback)
- Autore
- Zehua Guo
- Editore
- Springer Verlag, Singapore, Singapore
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811948739
- ISBN 13
- 9789811948732
- Edizione
- prima edizione
- Serie
- Libro 15 di 103: SpringerBriefs in Computer Science
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