Book Description: Deep Reinforcement Learning for Wireless Communications and Networking Theory Applications and Implementation Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Summary: In this comprehensive guide, we delve into the fascinating world of Deep Reinforcement Learning (DRL) and its applications in wireless communications and networking theory. As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is crucial to understand the process of technological advancements and their impact on humanity. The book explores the need for a personal paradigm shift in perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for survival and unity in a warring state. Introduction: The world of technology is rapidly transforming, and the field of wireless communications and networking theory is no exception. With the advent of Deep Reinforcement Learning (DRL), we are witnessing a significant shift in the way we approach network optimization and problem-solving. DRL has emerged as a promising solution to address high-dimensional and continuous control problems effectively, providing an autonomous decision-making mechanism for network entities to solve non-convex complex model-free problems such as spectrum access, handover scheduling, caching data offloading, and resource allocation. This not only reduces communication overhead but also improves network security and reliability. Chapter 1: The Evolution of Technology In this chapter, we embark on a journey through the history of technology, tracing the evolution of wireless communications and networking theory. We explore how the rapid advancement of technology has led to the development of DRL and its potential to revolutionize conventional model-based network optimization. We discuss the challenges that arise from the integration of DRL into future wireless networks and the domainspecific challenges that require further investigation and development to fully exploit its advantages.

Deep Reinforcement arning for Wireless Communications and Networking Theory Applications and Implementation Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Резюме: В этом всестороннем руководстве мы углубляемся в увлекательный мир глубинного обучения (DRR L) и его применения в беспроводной связи и теории сетей. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, крайне важно понимать процесс технологических достижений и их влияние на человечество. В книге исследуется необходимость личностной смены парадигмы в восприятии технологического процесса развития современного знания как основы выживания и единства в воюющем государстве. Введение: Мир технологий стремительно трансформируется, и область беспроводной связи и теории сетей не исключение. С появлением Deep Enforcement arning (DRL) мы наблюдаем значительный сдвиг в подходе к оптимизации сети и решению проблем. DRL стал многообещающим решением для эффективного решения задач управления с высокой размерностью и непрерывностью, обеспечивая автономный механизм принятия решений для сетевых объектов для решения невыпуклых сложных проблем без моделей, таких как доступ к спектру, планирование передачи обслуживания, выгрузка данных кэширования и распределение ресурсов. Это не только снижает накладные расходы на связь, но также повышает безопасность и надежность сети. Глава 1: Эволюция технологий В этой главе мы отправляемся в путешествие по истории технологий, отслеживая эволюцию беспроводной связи и теории сетей. Мы изучаем, как быстрое развитие технологий привело к развитию DRL и его потенциалу революционизировать традиционную оптимизацию сетей на основе моделей. Мы обсуждаем проблемы, возникающие в результате интеграции DRL в будущие беспроводные сети, и специфические для домена проблемы, которые требуют дальнейшего изучения и разработки для полного использования его преимуществ.

Deep Reinforcement arning for Wireless Communications and Networking Theory Applications and Implementation Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Resumen: En esta guía integral, profundizamos en el fascinante mundo del aprendizaje profundo (DRR L) y sus aplicaciones en las comunicaciones inalámbricas y la teoría de redes. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es fundamental comprender el proceso de los avances tecnológicos y su impacto en la humanidad. libro explora la necesidad de un cambio de paradigma personal en la percepción del proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno como base de supervivencia y unidad en un estado en guerra. Introducción: mundo de la tecnología se está transformando rápidamente y el campo de la comunicación inalámbrica y la teoría de redes no es una excepción. Con la aparición del Aprendizaje Profundo para el Desarrollo (DRL, Deep Enforcement arning), observamos un cambio significativo en el enfoque para optimizar la red y resolver problemas. DRL se ha convertido en una solución prometedora para resolver de manera eficiente los problemas de administración de alta dimensión y continuidad, proporcionando un mecanismo de toma de decisiones autónomo para que los objetos de red resuelvan problemas complejos no sueltos sin modelos como el acceso al espectro, la planificación de la transferencia de servicio, la descarga de datos de almacenamiento en caché y la asignación de recursos. Esto no solo reduce los gastos generales de comunicación, sino que también mejora la seguridad y la fiabilidad de la red. Capítulo 1: La evolución de la tecnología En este capítulo emprendemos un viaje por la historia de la tecnología, siguiendo la evolución de las comunicaciones inalámbricas y la teoría de las redes. Estamos explorando cómo el rápido desarrollo de la tecnología ha llevado al desarrollo de DRL y su potencial para revolucionar la optimización tradicional de redes basada en modelos. Analizamos los problemas que surgen de la integración de DRL en las futuras redes inalámbricas y los problemas específicos del dominio que requieren un mayor estudio y desarrollo para aprovechar al máximo sus beneficios.

Deep Reinforcement arning for Wireless Communications and Networking Theory Appliations and Influence Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N Nguyen 288 Wiley-IEEynh EE Press Riepilogo: In questa guida completa stiamo approfondendo l'affascinante mondo dell'apprendimento profondo (DRR L) e la sua applicazione nella rete wireless e nella teoria delle reti. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è fondamentale comprendere il processo di progresso tecnologico e il loro impatto sull'umanità. Il libro esamina la necessità di un cambiamento di paradigma personale nella percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base di sopravvivenza e unità in uno stato in guerra. Introduzione: Il mondo della tecnologia si sta trasformando rapidamente e l'area wireless e la teoria delle reti non fa eccezione. Con l'introduzione del Deep Enforcement arning (DRL) abbiamo visto un cambiamento significativo nell'approccio all'ottimizzazione della rete e alla risoluzione dei problemi. La DRL è stata una soluzione promettente per affrontare in modo efficiente le sfide di gestione ad alta dimensione e continuità, fornendo un meccanismo decisionale autonomo per gli oggetti di rete che risolvono problemi complessi senza modelli quali l'accesso allo spettro, la pianificazione del trasferimento dei servizi, il caricamento dei dati della cache e la distribuzione delle risorse. Ciò non solo riduce i costi generali di comunicazione, ma migliora anche la sicurezza e l'affidabilità della rete. Capitolo 1: L'evoluzione della tecnologia In questo capitolo, stiamo per intraprendere un viaggio attraverso la storia della tecnologia, tracciando l'evoluzione del wireless e della teoria delle reti. Stiamo studiando come il rapido sviluppo della tecnologia abbia portato allo sviluppo della DRL e al suo potenziale per rivoluzionare l'ottimizzazione tradizionale delle reti basate su modelli. Stiamo discutendo dei problemi derivanti dall'integrazione della DRL nelle future reti wireless e dei problemi specifici del dominio che richiedono una maggiore ricerca e sviluppo per sfruttare i suoi vantaggi.

''

ワイヤレス通信とネットワーク理論のための深い更新学習アプリケーションと実装Dinh Thai Hoang、 Nguyen Van Huynh、 Diep N。 Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Summary：この包括的なガイドでは、ディープラーニング（DRR L）の魅力的な世界と、無線通信とネットワーク理論におけるその応用。テクノロジーが前例のないペースで進歩し続ける中で、技術の進歩と人類への影響のプロセスを理解することが重要です。この本は、戦争状態における生存と統一の基礎としての現代知識の発展の技術的プロセスの認識における個人的パラダイムシフトの必要性を探求している。はじめに：技術の世界は急速に変化しており、無線通信とネットワーク理論の分野も例外ではありません。Deep Enforcement arning （DRL）の登場により、ネットワークの最適化と問題解決へのアプローチが大きく変化しています。DRLは、高次元および継続性の管理問題を効率的に解決するための有望なソリューションとして浮上しており、ネットワークエンティティがスペクトラムアクセス、ハンドオーバースケジューリング、キャッシュデータのオフロード、リソース割り当てなどのモデルなしに非凸複雑な問題を解決するためのスタンドアロンの意思決定エンジンを提供しています。これにより、通信オーバーヘッドが低減されるだけでなく、ネットワークセキュリティと信頼性も向上します。第1章：技術の進化この章では、無線通信とネットワーク理論の進化を追跡し、技術の歴史を旅します。私たちは、技術の急速な進歩がDRLの開発にどのようにつながっているか、そして従来のモデルベースのネットワーク最適化に革命を起こす可能性を探求しています。DRLを将来のワイヤレスネットワークに統合することで生じる問題と、その利点を最大限に活用するためにさらなる研究と開発が必要なドメイン固有の問題について議論します。