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Pensieve는 강화 학습을 사용하여 적응 비트 전송률 알고리즘을 생성하는 시스템입니다.Pensieve는 클라이언트 비디오 플레이어가 수집 한 관찰을 기반으로 향후 비디오 청크에 대한 비트 전송률을 선택하는 신경망 모델을 훈련시킵니다.Pensieve는 사전 프로그래밍 된 모델이나 환경에 대한 가정에 의존하지 않습니다.대신, 과거 의사 결정의 결과 성과를 관찰하는 것만으로 ABR 의사 결정을하는 방법을 배웁니다.결과적으로 Pensieve는 광범위한 환경 및 QoE 지표에 적합한 ABR 알고리즘을 자동으로 학습합니다.다양한 네트워크 조건, QoE 지표 및 비디오 속성에 걸친 추적 기반 및 실제 실험을 사용하여 Pensieve를 최신 ABR 알고리즘과 비교합니다.고려 된 모든 시나리오에서 Pensieve는 최첨단 체계를 능가하며 평균 QoE가 12 % – 25 % 향상되었습니다.Pensieve는 또한 잘 체계화되어 있지 않은 네트워크에서도 기존 체계보다 성능이 뛰어납니다 ....
pensieve
웹 사이트:
http://web.mit.edu/pensieve/풍모
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Mac 용 Pensieve의 대안
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neural-style-pt
PyTorch implementation of neural style transfer algorithm (NST). Deepstyle that works on Windows, macOS, and Linux/Ubuntu.