新兴的可编程网络引发了对智能网络数据平面 (INDP) 的大量研究,该平面实现了基于学习的线速流量分析。INDP 中的现有技术专注于在数据平面上部署树/森林模型。我们观察到基于树的 INDP 方法的一个基本限制:尽管可以在数据平面上表示更大的树/森林表,但数据平面上可计算的流特征从根本上受到硬件约束的限制。在本文中,我们提出 BoS,通过以线速实现神经网络 (NN) 驱动的流量分析来突破 INDP 的界限。许多类型的 NN(例如循环神经网络 (RNN) 和转换器)旨在与顺序数据一起工作,它们比基于树的模型具有优势,因为它们可以将原始网络数据作为输入,而无需进行复杂的特征计算。然而,挑战是巨大的:RNN 推理中使用的循环计算方案与网络数据平面上使用的匹配动作范式有着根本的不同。BoS 通过以下方式应对这一挑战:(i)设计一种新颖的数据平面友好型 RNN 架构,该架构可以在有限的数据平面阶段执行无限的 RNN 时间步骤,从而有效实现线速 RNN 推理;(ii)用基于非开关变压器的流量分析模块补充开关上 RNN 模型,以进一步提高整体性能。我们使用 P4 可编程交换机作为数据平面实现了 BoS 的原型,并在多个流量分析任务中对其进行了广泛的评估。结果表明,BoS 在分析准确性和可扩展性方面均优于最先进的技术。
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自动化设计综合有可能彻底改变现代工程设计流程,并提高无数行业对高度优化和定制产品的访问。成功地将生成式机器学习应用于设计工程可以实现这种自动化设计综合,是一个非常重要的研究课题。我们回顾并分析了工程设计中的深度生成机器学习模型。深度生成模型 (DGM) 通常利用深度网络从输入数据集中学习并合成新设计。最近,前馈神经网络 (NN)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和某些深度强化学习 (DRL) 框架等 DGM 在结构优化、材料设计和形状合成等设计应用中显示出良好的效果。自 2016 年以来,DGM 在工程设计中的普及率飙升。为了预测其持续增长,我们对最近的进展进行了回顾,以造福对设计 DGM 感兴趣的研究人员。我们将回顾的结构化为对当前文献中常用的算法、数据集、表示方法和应用的阐述。特别是,我们讨论了在 DGM 中引入新技术和方法、成功将 DGM 应用于设计相关领域或通过数据集或辅助方法直接支持 DGM 开发的关键工作。我们进一步
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