无线通信中的边缘智能

摘要：

本文综述了机器学习(Machine learning,ML)在无线边缘网络的主要应用、典型学习方法、以及性能潜力.首先分析了无线边缘智能与传统人工智能的区别.而后讨论了两种降低训练ML复杂度的思路,一种是从学习方法角度研究知识与数据联合驱动的ML,另一种是从无线系统角度设计合适的训练和决策方法,分析了集中式决策和分布式决策、集中式训练和分布式训练的优缺点.进一步介绍了联邦学习在无线边缘网络中的应用现状和适用场景,总结了在降低通信开销和个性化学习方面的研究进展与存在的问题.最后对全文进行了总结.

关键词：无线边缘网络、机器学习、知识与数据联合驱动、分布式训练

所属期刊栏目：36

分类号：TN929.53

资助基金：国家自然科学基金61671036

在线出版日期：2021-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1789-1803