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Pensieveは、強化学習を使用して適応ビットレートアルゴリズムを生成するシステムです。Pensieveは、クライアントビデオプレーヤーによって収集された観測に基づいて、将来のビデオチャンクのビットレートを選択するニューラルネットワークモデルをトレーニングします。Pensieveは、事前にプログラムされたモデルや環境に関する仮定に依存しません。代わりに、過去の決定の結果として生じるパフォーマンスを観察するだけで、ABRの決定を行うことを学習します。その結果、Pensieveは、幅広い環境とQoEメトリックに適応するABRアルゴリズムを自動的に学習します。さまざまなネットワーク条件、QoEメトリック、およびビデオプロパティにまたがるトレース駆動型および実世界の実験を使用して、Pensieveを最先端のABRアルゴリズムと比較します。考慮されたすべてのシナリオで、Pensieveは最高の最先端のスキームよりも優れており、平均QoEが12％〜25％改善されています。また、Pensieveは、一般化されており、明示的にトレーニングされていないネットワークでも既存のスキームよりも優れています。
ウェブサイト:
http://web.mit.edu/pensieve/特徴
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