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@ a本书提出了基于深度学习的数据中心网络拓扑建模和优化方案xWeaver, 建立了基于分离卷积神经网络的性能模型和支持领域知识嵌入的拓扑映射, 能够有效提升网络性能。提出了基于深度强化学习的交换机共享缓存管理方案NDT, 建立了基于排等变性的可扩展强化学习模型, 设计了高效的两级控制方案, 有效提升了交换机转发性能。提出了基于图神经网络的网络性能建模框架xNet, 设计了基于异构关系图的网络系统抽象方法和序列建模的可配置图神经网络, 支持对流级别性能指标进行准确、高效的时序预测。
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基于数据驱动的数据中心网络性能建模与优化= Data-driven performance modeling and optimization for datacenter networks/王莫为著.-北京：清华大学出版社，2025.09 17, 145页, [8] 页图版：图 (部分彩图)；24cm.-(清华大学优秀博士学位论文丛书) ISBN 978-7-302-68932-4(精装)：CNY89.00 本书提出了基于深度学习的数据中心网络拓扑建模和优化方案xWeaver, 建立了基于分离卷积神经网络的性能模型和支持领域知识嵌入的拓扑映射, 能够有效提升网络性能。提出了基于深度强化学习的交换机共享缓存管理方案NDT, 建立了基于排等变性的可扩展强化学习模型, 设计了高效的两级控制方案, 有效提升了交换机转发性能。提出了基于图神经网络的网络性能建模框架xNet, 设计了基于异构关系图的网络系统抽象方法和序列建模的可配置图神经网络, 支持对流级别性能指标进行准确、高效的时序预测。 ●
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