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Pensieve是使用强化学习生成自适应比特率算法的系统。Pensieve训练了一个神经网络模型，该模型根据客户端视频播放器收集的观察结果为未来的视频块选择比特率。Pensieve不依赖预先编程的模型或有关环境的假设。相反，它学会了仅通过观察过去决策的结果来做出ABR决策。结果，Pensieve自动学习适用于各种环境和QoE指标的ABR算法。我们使用跟踪驱动的和真实世界的实验，将Pensieve与最新的ABR算法进行比较，这些实验跨越了各种各样的网络条件，QoE指标和视频属性。在所有考虑的情况下，Pensieve均优于最佳的最新方案，平均QoE改善了12％至25％。Pensieve的推广效果也很好，甚至在未经明确培训的网络上也优于现有方案。
pensieve
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