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-IEEI Résumé : Dans ce guide complet, nous nous plongeons dans le monde fascinant de l'apprentissage profond (DRR L) et de ses applications dans les communications sans fil et la théorie des réseaux. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est essentiel de comprendre le processus de progrès technologique et son impact sur l'humanité. livre explore la nécessité d'un changement de paradigme personnel dans la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie et de l'unité dans un État en guerre. Introduction : monde de la technologie se transforme rapidement, et le domaine des communications sans fil et de la théorie des réseaux ne fait pas exception. Avec l'arrivée du Deep Enforcement Arning (DRL), nous avons vu un changement important dans l'approche d'optimisation du réseau et de résolution de problèmes. DRL est devenu une solution prometteuse pour résoudre efficacement les problèmes de gestion de haute taille et de continuité en fournissant un mécanisme de prise de décision autonome pour les objets réseau afin de résoudre des problèmes complexes non résolus sans modèles, tels que l'accès au spectre, la planification du transfert, le déchargement des données de cache et l'allocation des ressources. Non seulement cela réduit les frais généraux de communication, mais cela améliore également la sécurité et la fiabilité du réseau. Chapitre 1 : L'évolution de la technologie Dans ce chapitre, nous partons en voyage à travers l'histoire de la technologie, en suivant l'évolution des communications sans fil et de la théorie des réseaux. Nous étudions comment le développement rapide de la technologie a conduit au développement de DRL et à son potentiel de révolutionner l'optimisation traditionnelle des réseaux basés sur des modèles. Nous discutons des problèmes découlant de l'intégration des DRL dans les futurs réseaux sans fil et des problèmes spécifiques au domaine qui nécessitent d'être étudiés et développés plus avant pour tirer pleinement parti de ses avantages.

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.

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 Zusammenfassung: In diesem umfassenden itfaden tauchen wir in die faszinierende Welt des Deep arning (DRR L) und seiner Anwendung in der drahtlosen Kommunikation und Netzwerktheorie ein. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es von entscheidender Bedeutung, den Prozess des technologischen Fortschritts und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Das Buch untersucht die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmenwechsels in der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage des Überlebens und der Einheit in einem kriegführenden Staat. Einleitung: Die Welt der Technologie verändert sich rasant und der Bereich der drahtlosen Kommunikation und Netzwerktheorie ist keine Ausnahme. Mit dem Aufkommen von Deep Enforcement arning (DRL) sehen wir eine signifikante Verschiebung des Ansatzes zur Netzwerkoptimierung und Problemlösung. DRL hat sich zu einer vielversprechenden Lösung für die effiziente Lösung von Managementproblemen mit hoher Dimension und Kontinuität entwickelt und bietet einen autonomen Entscheidungsmechanismus für Netzwerkobjekte, um nicht-inkonsistente komplexe Probleme ohne Modelle wie Frequenzzugriff, Handover-Planung, Cache-Datenentladung und Ressourcenzuweisung zu lösen. Dies reduziert nicht nur den Kommunikationsaufwand, sondern erhöht auch die cherheit und Zuverlässigkeit des Netzwerks. Kapitel 1: Evolution der Technologie In diesem Kapitel begeben wir uns auf eine Reise durch die Geschichte der Technologie und verfolgen die Entwicklung der drahtlosen Kommunikation und der Netzwerktheorie. Wir untersuchen, wie die rasante Entwicklung der Technologie zur Entwicklung von DRL und seinem Potenzial geführt hat, die traditionelle modellbasierte Netzwerkoptimierung zu revolutionieren. Wir diskutieren die Herausforderungen, die sich aus der Integration von DRL in zukünftige drahtlose Netzwerke ergeben, und die domänenspezifischen Herausforderungen, die weitere Forschung und Entwicklung erfordern, um ihre Vorteile voll auszuschöpfen.

למידת חידוש עמוק לתקשורת אלחוטית ויישומי תיאורית נטוורקינג ויישום Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Summary: במדריך המקיף הזה, אנו מתעמובילים לעולם המרתק של למידה עמוקה (DR L) ושל יישומיה בתחום התקשורת האלחוטית ותורת הרשת. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, חיוני להבין את תהליך ההתקדמות הטכנולוגית ואת השפעתם על האנושות. הספר בוחן את הצורך בשינוי פרדיגמה אישי בתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות ואחדות במדינה לוחמת. מבוא: עולם הטכנולוגיה משתנה במהירות, ותחום התקשורת האלחוטית ותורת הרשת אינו יוצא מן הכלל. עם הופעתה של למידת אכיפה עמוקה (DRL), אנו רואים שינוי משמעותי בגישה לאופטימיזציה של הרשת ופתרון בעיות. DRL התגלה כפתרון מבטיח לפתרון יעילות של בעיות ניהול בעלות מימד גבוה ורציפות, מתן מנוע החלטה סטנדרטי עבור ישויות רשת לפתרון בעיות מורכבות שאינן קמורה ללא מודלים כגון גישה לספקטרום, מסירת לוחות זמנים, הורדת נתונים מטמון, והקצאת משאבים. הדבר לא רק מפחית את תקורה של התקשורת, אלא גם משפר את ביטחון הרשת ואת מהימנותה. פרק 1: אבולוציה של טכנולוגיה הפרק הזה לוקח אותנו למסע בהיסטוריה של הטכנולוגיה, אנו חוקרים כיצד התקדמות מהירה בטכנולוגיה הובילה לפיתוח DRL והפוטנציאל שלה לחולל מהפכה אנו דנים בסוגיות הנובעות מהאינטגרציה של DRL אל רשתות אלחוטיות עתידיות ונושאים ספציפיים בתחום שדורשים מחקר ופיתוח נוספים''

Kablosuz İletişim ve Ağ Teorisi Uygulamaları ve Uygulaması için Derin Yenileme Arking Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Basın Özeti: Bu kapsamlı kılavuzda, derin öğrenmenin büyüleyici dünyasına (DRR L) dalıyoruz ve kablosuz iletişim ve ağ teorisindeki uygulamaları. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, teknolojik ilerlemelerin sürecini ve insanlık üzerindeki etkilerini anlamak çok önemlidir. Kitap, savaşan bir durumda hayatta kalma ve birliğin temeli olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanmasında kişisel bir paradigma değişimine duyulan ihtiyacı araştırıyor. Teknoloji dünyası hızla dönüşüyor ve kablosuz iletişim ve ağ teorisi alanı bir istisna değildir. Deep Enforcement arning'in (DRL) ortaya çıkmasıyla, ağ optimizasyonu ve problem çözme yaklaşımında önemli bir değişim görüyoruz. DRL, yüksek boyutlu ve süreklilik yönetimi problemlerini verimli bir şekilde çözmek için umut verici bir çözüm olarak ortaya çıkmış ve ağ varlıklarının spektrum erişimi, devir teslim zamanlaması, önbellek veri aktarımı ve kaynak tahsisi gibi modeller olmadan dışbükey olmayan karmaşık problemleri çözmeleri için bağımsız bir karar motoru sağlamıştır. Bu sadece iletişim yükünü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda ağ güvenliğini ve güvenilirliğini de artırır. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi Bu bölüm bizi kablosuz iletişim ve ağ teorisinin evrimini izleyerek teknoloji tarihinde bir yolculuğa çıkarıyor. Teknolojideki hızlı gelişmelerin DRL'nin gelişmesine ve geleneksel model tabanlı ağ optimizasyonunda devrim yaratma potansiyeline nasıl yol açtığını araştırıyoruz. DRL'nin gelecekteki kablosuz ağlara entegrasyonundan kaynaklanan sorunları ve faydalarından tam olarak yararlanmak için daha fazla çalışma ve geliştirme gerektiren alana özgü sorunları tartışıyoruz.

التجديد العميق لتطبيقات نظرية الاتصالات اللاسلكية والشبكات وتنفيذها Dinh Thai Hoang و Nguyen Van Huynh و Diep N. Nguyen 2023 288 Wiley-IEEE Press Summary: في هذا الدليل الشامل، نتعمق في عالم رائع من التعلم العميق (DRR L) وتطبيقاته في الاتصالات اللاسلكية ونظرية الشبكات. مع استمرار تقدم التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من الأهمية بمكان فهم عملية التقدم التكنولوجي وتأثيرها على البشرية. يستكشف الكتاب الحاجة إلى نقلة نوعية شخصية في تصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس للبقاء والوحدة في دولة متحاربة. مقدمة: يتغير عالم التكنولوجيا بسرعة، ومجال الاتصالات اللاسلكية ونظرية الشبكات ليس استثناءً. مع ظهور Deep Enforcement arning (DRL)، نشهد تحولًا كبيرًا في نهج تحسين الشبكة وحل المشكلات. برزت DRL كحل واعد لحل مشاكل إدارة الاستمرارية عالية الأبعاد بكفاءة، وتوفير محرك قرار مستقل لكيانات الشبكة لحل المشكلات المعقدة غير المحدبة بدون نماذج مثل الوصول إلى الطيف، وجدولة التسليم، وتفريغ البيانات المخبأة، وتخصيص الموارد. هذا لا يقلل من الاتصالات العلوية فحسب، بل يحسن أيضًا أمان الشبكة وموثوقيتها. الفصل 1: تطور التكنولوجيا يأخذنا هذا الفصل في رحلة عبر تاريخ التكنولوجيا، وتتبع تطور الاتصالات اللاسلكية ونظرية الشبكة. نحن نستكشف كيف أدى التقدم السريع في التكنولوجيا إلى تطوير DRL وإمكانية إحداث ثورة في تحسين الشبكة التقليدية القائمة على النماذج. نناقش القضايا الناشئة عن دمج DRL في الشبكات اللاسلكية المستقبلية والقضايا الخاصة بالمجال والتي تتطلب مزيدًا من الدراسة والتطوير لاستغلال فوائدها بالكامل.

무선 통신 및 네트워킹 이론 응용 프로그램 및 구현을위한 심층 갱신 학습 Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023 Wiley-IEEE Press 요약: 이 포괄적 인 가이드에서 딥 러닝 (DRR L) 및 무선 통신 네트워크 및 이론 이론 응용. 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 기술 발전 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 이 책은 전쟁 상태에서 생존과 연합의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식에서 개인적인 패러다임 전환의 필요성을 탐구합니다. 소개: 기술의 세계는 빠르게 변화하고 있으며 무선 통신 및 네트워크 이론 분야도 예외는 아닙니다. DRL (Deep Enforcement arning) 의 출현으로 네트워크 최적화 및 문제 해결에 대한 접근 방식이 크게 바뀌고 있습니다. DRL은 고차원 및 연속성 관리 문제를 효율적으로 해결하기위한 유망한 솔루션으로 부상하여 네트워크 엔티티가 스펙트럼 액세스, 핸드 오버 스케줄링, 캐시 데이터 오프로드 및 리소스 할당과 같은 모델없이 볼록하지 않은 복잡한 문제를 해결할 수있습니다. 이는 통신 오버 헤드를 줄일뿐만 아니라 네트워크 보안 및 신뢰성을 향상시킵니다. 1 장: 기술의 진화이 장은 무선 통신 및 네트워크 이론의 진화를 추적하면서 기술의 역사를 여행하는 데 도움이됩니다. 우리는 기술의 빠른 발전으로 DRL 개발과 기존 모델 기반 네트워크 최적화에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 탐구하고 있습니다. DRL을 향후 무선 네트워크에 통합함으로써 발생하는 문제와 혜택을 완전히 활용하기 위해 추가 연구 및 개발이 필요한 도메인 별 문제에 대해 논의합니다.

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。

無線通信和網絡理論應用和實現的深度改造學習Dinh Thai Hoang, Nguyen Van Huynh, Diep N. Nguyen 2023288 Wiley-IEEE新聞簡介：在全面的指導下,我們將深入研究深層學習（DRR L）及其在無線通信和網絡理論中的應用。隨著技術繼續以前所未有的速度發展，了解技術進步及其對人類的影響至關重要。該書探討了個人範式轉變的必要性，即將現代知識發展的技術過程視為交戰國生存和團結的基礎。簡介：技術世界正在迅速轉型,無線通信和網絡理論領域也不例外。隨著深度實現學習（DRL）的出現，我們看到了網絡優化和問題解決方法的重大轉變。DRL已成為有效解決高維和連續性管理問題的有希望的解決方案，為網絡對象提供了獨立的決策機制，以解決沒有模型的非凸起復雜問題，例如頻譜訪問，服務傳輸計劃，緩存數據卸載和資源分配。這不僅降低了通信開銷,而且提高了網絡的安全性和可靠性。第一章：技術的演變在本章中，我們踏上了技術史的旅程，跟蹤無線通信和網絡理論的發展。我們正在研究技術的快速發展如何導致DRL的發展，以及它有潛力徹底改變傳統的基於模型的網絡優化。我們討論了因將DRL集成到未來的無線網絡中而引起的問題，以及需要進一步研究和開發以充分利用其優勢的特定領域問題。