Feedforward Neural Networks for Caching - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review Année : 2019

Feedforward Neural Networks for Caching

Vladyslav Fedchenko
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1061009
Giovanni Neglia
Bruno Ribeiro
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 994288

Résumé

We propose a caching policy that uses a feedforward neural network (FNN) to predict content popularity. Our scheme outperforms popular eviction policies like LRU or ARC, but also a new policy relying on the more complex recurrent neural networks. At the same time, replacing the FNN predictor with a naive linear estimator does not degrade caching performance significantly, questioning then the role of neural networks for these applications.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02411461 , version 1 (14-12-2019)

Identifiants

Citer

Vladyslav Fedchenko, Giovanni Neglia, Bruno Ribeiro. Feedforward Neural Networks for Caching: Enough or Too Much?. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, 2019, 46 (3), pp.139-142. ⟨10.1145/3308897.3308958⟩. ⟨hal-02411461⟩
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