This work considers the combinatorial multi-access coded caching problem introduced in the recent work by Muralidhar \textit{et al.} [P. N. Muralidhar, D. Katyal, and B. S. Rajan, ``Maddah-Ali-Niesen scheme for multi-access coded caching,'' in \textit{IEEE Inf. Theory Workshop (ITW)}, 2021] The problem setting consists of a central server having a library of $N$ files and $C$ caches each with capacity $M$. Each user in the system can access a unique set of $r<C$ caches, and there exist users corresponding to every distinct set of $r$ caches. Therefore, the number of users in the system is $\binom{C}{r}$. For the aforementioned combinatorial multi-access setting, we propose a coded caching scheme with an MDS code-based coded placement. This novel placement technique helps to achieve a better rate in the delivery phase compared to the optimal scheme under uncoded placement when $M> N/C$. For a lower memory regime, we present another scheme with coded placement, which outperforms the optimal scheme under uncoded placement if the number of files is no more than the number of users. Further, we derive an information-theoretic lower bound on the optimal rate-memory trade-off of the combinatorial multi-access coded caching scheme. In addition, using the derived lower bound, we show that the first scheme is optimal in the higher memory regime, and the second scheme is optimal if $N\leq \binom{C}{r}$. Finally, we show that the performance of the first scheme is within a constant factor of the optimal performance, when $r=2$.


翻译:本文研究了Muralidhar等人近期工作中提出的组合多接入编码缓存问题[P. N. Muralidhar, D. Katyal, and B. S. Rajan, “Maddah-Ali-Niesen scheme for multi-access coded caching,” in 《IEEE信息理论研讨会(ITW)》, 2021]。该问题设置包括一个拥有$N$个文件库的中心服务器和$C$个缓存器,每个缓存器容量为$M$。系统中的每个用户可以访问一组唯一的$r<C$个缓存器,并且存在与每个不同的$r$个缓存器集合相对应的用户。因此,系统中的用户数量为$\binom{C}{r}$。针对上述组合多接入设置,我们提出了一种基于MDS码的编码放置的编码缓存方案。这种新颖的放置技术有助于在交付阶段实现比$M> N/C$时未编码放置下的最优方案更好的速率。对于较低内存范围,我们提出了另一种编码放置方案,当文件数量不超过用户数量时,该方案优于未编码放置下的最优方案。此外,我们推导了组合多接入编码缓存方案的最优速率-内存权衡的信息论下界。利用推导的下界,我们证明了第一个方案在较高内存范围内是最优的,而第二个方案在$N\leq \binom{C}{r}$条件下是最优的。最后,我们证明当$r=2$时,第一个方案的性能在最优性能的常数因子范围内。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天3:58
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
12+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员