The Metaverse and its promises are fast becoming reality as maturing technologies are empowering the different facets. One of the highlights of the Metaverse is that it offers the possibility for highly immersive and interactive socialization. Virtual reality (VR) technologies are the backbone for the virtual universe within the Metaverse as they enable a hyper-realistic and immersive experience, and especially so in the context of socialization. As the virtual world 3D scenes to be rendered are of high resolution and frame rate, these scenes will be offloaded to an edge server for computation. Besides, the metaverse is user-center by design, and human users are always the core. In this work, we introduce a multi-user VR computation offloading over wireless communication scenario. In addition, we devised a novel user-centered deep reinforcement learning approach to find a near-optimal solution. Extensive experiments demonstrate that our approach can lead to remarkable results under various requirements and constraints.


翻译:随着成熟的技术正在增强不同层面的力量,Metevour及其承诺正在迅速成为现实。Metevor的突出内容之一是它提供了高度隐蔽和互动的社会化的可能性。虚拟现实(VR)技术是Metevevor内部虚拟宇宙的支柱,因为这些技术能够带来超现实和沉浸的经验,特别是在社会化方面。由于虚拟世界3D的场景的分辨率和框架率很高,这些场景将被卸到边端服务器上进行计算。此外,元反是设计中的用户中心,而人类用户始终是核心。在这项工作中,我们引入了多用户VR计算,以卸载无线通信情景。此外,我们设计了一种新的以用户为中心的深入强化学习方法,以找到接近最佳的解决方案。广泛的实验表明,我们的方法可以在各种要求和制约下带来显著的成果。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

Explanation:无线网。 Publisher:Springer。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/winet/
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
47+阅读 · 2022年2月19日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月27日
Arxiv
21+阅读 · 2022年11月8日
Arxiv
30+阅读 · 2022年2月15日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
VIP会员
相关VIP内容
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
47+阅读 · 2022年2月19日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员