国内刊号:11-2560/TP
国际刊号:1000-9825
发布日期:
作者:杨洋,吕光宏,赵会,李鹏飞
单位:杨洋,四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006511,吕光宏,四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006502,赵会,四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006503,李鹏飞,四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006504
关键词:软件定义网络;深度学习;深度强化学习;促进因素;应用调查
基金:国家自然科学基金(61373091)
数据转发与控制分离的软件定义网络(software defined networking,简称SDN)是对传统网络架构的彻底颠覆,为网络各方面的研究引入了新的机遇和挑战.随着传统网络研究方法在SDN中遭遇瓶颈,基于深度学习的方法被引入到SDN的研究中,在实现实时智能的网络管控上成果颇丰,推动了SDN研究的深入发展.调查了深度学习开发平台,训练数据集、智能SDN架构等深度学习引入SDN的促进因素;对智能路由、入侵检测、流量感知和其他应用等SDN研究领域中的深度学习应用进行系统的介绍,深入分析了现有深度学习应用的特点和不足;最后展望了SDN未来的研究方向与趋势.
来源:2020年第7期
《软件学报》期刊编辑部