Geri Dön

Distributed caching and learning over wireless channels

Kablosuz kanallar üzerinde dağıtık önbelleğe alma ve makine öğrenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 610744
  2. Yazar: BÜŞRA TEGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA METE DUMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Son yıllarda, kodlanmış önbellekleme ve hesaplama, trafik yükünü azalttığı ve hesaplama yükünü uç cihazlara dağıttığı için oldukça dikkat çekti. Bu problemlerin çeşitli yönlerini ele alan birçok araştırma olsa da hala ele alınması gereken birçok zorluk bulunmaktadır. Özellikle, kablosuz kanallar üzerindeki kullanımları tam olarak anlaşılamamıştır. Bu motivasyon ile bu tez, gerçekçi kanal efektleri ve pratik uygulama kısıtlamaları dikkate alınarak bu iki dağıtılmış sistemi kablosuz kanallar üzerinden ele almaktadır. Tezin ilk bölümünde, her alıcının paketinin birbirinden bağımsız ve aynı olasılıkla silindiği paket silme kanalı ile kodlanmış önbellekleme üzerinde çalışmaktayız. Paket silme kanalları için aynı mesajı gönderme (SSM) ve açgözlü kodlanmış önbellekleme olmak üzere iki kodlanmış önbelleğe alma şeması önermekteyiz. Ayrıca, sistem karmaşıklığını azaltmak için açgözlü algoritmanın basitleştirilmiş bir versiyonu olan gruplanmış açgözlü algoritmayı da önermekteyiz. Gruplanmış açgözlü algoritmanın iletim hızı için üst sınır elde etmekte ve bu üst sınırın küçük paket silme olasılıkları için simülasyon sonuçlarına çok yakın olduğunu göstermekteyiz. Sonrasında ise ergodik olmayan sönümleme kanalları üzerinde kodlanmış önbellekleme çalıştık. Bir yayın kanalının çok noktaya yayın kapasitesi en kötü kanal koşullarını yaşayan kullanıcı tarafından kısıtlandığı için, kullanıcıları kanal koşullarına göre gruplandırarak iletim süresini en aza indirecek kodlanmış mesajların üretimine olanak sağlayan optimizasyon problemini elde ettik. Bu sayede, her grup için oluşturulan kodlanmış mesajlar bütün kullanıcıların arasındaki en kötüye göre değil, gruptaki en kötü kullanıcının kanal koşullarına göre gönderilmektedir. Kullanıcı gruplarını belirlemek için yerel olarak en uygun yinelemeli algoritma ve en kısa yol problemiyle sayısal olarak daha verimli bir çözüm olmak üzere ki algoritma geliştirdik. Tezin ikinci bölümünde, büyük bir veri kümesinin bağımsız olarak çalışan makinelere dağıtıldığı, ve her bir bağımsız makinenin kendi veri kümelerine göre yerel gradyan tahminlerini hesapladığı federasyon öğrenimi olarak da bilinen işbirlikçi makine öğrenme (ML) sistemlerini inceledik. Her bir makine hesaplamış olduğu gradyan tahminini kanalın frekans seçiciliğini azaltmak için dikey frekans bölmeli çoğullamalı (OFDM) çok yollu bir sönümlemeli çoklu erişim kanalı (MAC) üzerinden göndermektedir. Makinelerde kanal bilgisi yer almadığından parametre sunucusu (PS) alınan sinyalleri hizalamak için birden fazla anten kullanmaktadır. Güç tüketimini ve donanım maliyetlerini azaltmak için, alıcı tarafında karmaşık değerli düşük çözünürlüklü analog-dijital dönüştürücüler (ADC'ler) kullanmakta; pratik ve düşük maliyetli ADC'lerin sistemin öğrenme performansı üzerindeki etkilerini incelemekteyiz. Teorik analizler ile düşük çözünürlüklü ADC kullanmanın neden olduğu bozuklukların öğrenme algoritmasının yakınsamasını önlemediğini ve PS'de yeterli sayıda anten kullanıldığında sönümleme etkilerinin ortadan kalktığını göstermekteyiz. Ayrıca teorik sonuçlarımızı simülasyonlarla doğrulamakta ve bir bitlik ADC'lerin kullanılmasının öğrenme doğruluğunda çok küçük bir düşüşe sebep olduğunu göstermekteyiz.

Özet (Çeviri)

Coded caching and coded computing have drawn significant attention in recent years due to their advantages in reducing the traffic load and in distributing computational burden to edge devices. There have been many research results addressing different aspects of these problems; however, there are still various challenges that need to be addressed. In particular, their use over wireless channels is not fully understood. With this motivation, this thesis considers these two distributed systems over wireless channels taking into account realistic channel effects as well as practical implementation constraints. In the first part of the thesis, we study coded caching over a wireless packet erasure channel where each receiver encounters packet erasures independently with the same probability. We propose two different schemes for packet erasure channels: sending the same message (SSM) and a greedy approach. Also, a simplified version of the greedy algorithm called the grouped greedy algorithm is proposed to reduce the system complexity. For the grouped greedy algorithm, an upper bound for transmission rate is derived, and it is shown that this upper bound is very close to the simulation results for small packet erasure probabilities. We then study coded caching over non-ergodic fading channels. As the multicast capacity of a broadcast channel is restricted by the user experiencing the worst channel conditions, we formulate an optimization problem to minimize the transmission time by grouping users based on their channel conditions, and transmit coded messages according to the worst channel in the group, as opposed to the worst among all. We develop two algorithms to determine the user groups: a locally optimal iterative algorithm and a numerically more efficient solution through a shortest path problem. In the second part of the thesis, we study collaborative machine learning (ML) systems, which is also known as federated learning, where a massive dataset is distributed across independent workers that compute their local gradient estimates based on their own datasets. Workers send their estimates through a multipath fading multiple access channel (MAC) with orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) to mitigate the frequency selectivity of the channel. We assume that the parameter server (PS) employs multiple antennas to align the received signals with no channel state information (CSI) at the workers. To reduce the power consumption and hardware costs, we employ complex-valued low-resolution analog to digital converters (ADCs) at the receiver side and study the effects of practical low cost ADCs on the learning performance of the system. Our theoretical analysis shows that the impairments caused by a low-resolution ADC do not prevent the convergence of the learning algorithm, and fading effects vanish when a sufficient number of antennas are used at the PS. We also validate our theoretical results via simulations, and further, we show that using one-bit ADCs causes only a slight decrease in the learning accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    787247

    Design and management of globally-distributed network caches

    Küresel-dağıtıtılmış ağ belleklerinin tasarım ve yönetimi

    İSMAİL ARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California, Santa Cruz

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. ETHAN L. MILLER

  2. Tez No

    525764

    Öğrenci koçluğu destekli kuantum öğrenme yaklaşımının fen bilimleri dersinde öğrencilerin akademik başarısına ve derse karşı tutumuna etkisi

    The effect of quantum learning approach supported by coaching on the academic achievement and attitudes of students in science course

    FATİH KALÇIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimBartın Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURİYE SEMERCİ

  3. Tez No

    781960

    Spor Bilimleri Fakültelerinde öğrenci memnuniyeti ve sadakati arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between student satisfaction and loyalty in Faculties of Sports Sciences

    OZAN DEVECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    SporSelçuk Üniversitesi

    Spor Yöneticiliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERDOĞDU

  4. Tez No

    589617

    Klasik ve bilgisayar destekli antrenmanın eğitilebilir zihinsel engelli çocukların temel hareket ve motor beceriler üzerine etkisi

    The effect of classical and computer assisted education on the basic movement skills of trainable mentally handicapped children

    ERKAN GÜLGÖSTEREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKİF ZİYAGİL

  5. Tez No

    59036

    İlkokul öğrencilerinin ağız ve diş sağlığı eğitiminde kullanılacak katılımlı eğitim modeli geliştirilmesi ve eğitimdeki etkinliği araştırması

    Başlık çevirisi yok

    GÖNÜL DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Halk SağlığıHacettepe Üniversitesi

    Aile Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPAY ÇELİKER

Geri Dön