- 年份
- 2020(1)
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- 刊名
- 重庆邮电大学学报(自然科学版)(1)
- 语种
- 汉语(1)
- 关键词
- 交替方向乘子法(1)
- 深度学习(1)
- 移动边缘计算(1)
- 组稀疏波束成形(GSBF)(1)
- 计算任务分配(1)
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- 作者
- 尹高(1)
- 石远明(1)
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- 移动边缘网络中深度学习任务卸载方案北大核心CSCDCSTPCD摘要:为了缓解网络带宽的压力、降低网络延迟,克服移动设备资源匮乏等问题,推动深度学习应用在移动终端的部署,提出一个基于移动边缘计算的深度学习任务卸载方案.基于深度神经网络专用加速芯片Eyeriss的架构,对深度学习任务的计算功耗进行建模,提出了一个基于混合?1/?2范数诱导的三阶段组稀疏波束成形(group sparse beamforming,GSBF)框架,通过对计算任务优先级的精心设计,尽可能地删除基站端冗余的计算任务,实现对整体网络…查看全部>>