AI in EE

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AI in Computer Division

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On Cost-Efficient Learning of Data Dependency

Authors: Hyeryung Jang, Hyungseok Song, and Yung Yi

Journal: IEEE/ACM Transactions on Networking, 2022 (Early Access)

 

Abstract

본 연구는 센서 네트워크, 소셜 네트워크와 같이 여러 노드들이 서로 다른 정보를 가지고 공간적으로 분리되어 있는 시스템에서의 효율적인 통신 방법에 대한 연구이다. 이러한 시스템에서 시스템 내의 노드들은 서로간의 통계적 데이터 관계성과 물리적 관계성을 가지고 있으며,  효율적인 통신을 위해서는 데이터를 통한 학습의 정확도와 통신에 필요한 메시지 전달 비용을 모두 고려해야한다. 이러한 네트워크 시스템의 분석을 위하여 우리는 이 시스템을 머신러닝 프레임워크 중 하나인 그래피컬 모델로 모델링하고, 여러 대표적인 메시지 전달 메커니즘들에 대해 이론적 분석과 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 방법이 효율적임을 보인다.

Figure. 물리적인 관계성과 데이트 관계성이 다른 네트워크 그래프 예시. (Left) 물리적 관계성 그래프 (Middle) 통계적 데이터 관계성 그래프 (Right) 노드들간의 메시지 전달 비용을 고려한 통계적 데이터 관계성 그래프