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2026/2/1 19:42:56 网站建设 项目流程
做网站需要会什么语言,网页编辑器插件,手机之家论坛官网,wordpress主题在线编辑器迈向 6G 移动通信的深度学习与联邦学习 1. 机器学习与深度学习概述 随着机器学习(ML)和人工智能(AI)的飞速发展,将 ML 应用于无线通信系统和网络的优化,成为了超越第五代(5G)和第六代(6G)移动通信的关键技术。ML 技术在无线通信和网络中的应用广泛,主要聚焦于以下…迈向 6G 移动通信的深度学习与联邦学习1. 机器学习与深度学习概述随着机器学习(ML)和人工智能(AI)的飞速发展,将 ML 应用于无线通信系统和网络的优化,成为了超越第五代(5G)和第六代(6G)移动通信的关键技术。ML 技术在无线通信和网络中的应用广泛,主要聚焦于以下三个方面:- 无线通信系统的深度学习(DL)- 无线通信和传感器融合的联邦学习- 认知无线电和共存无线通信系统的 ML1.1 机器学习分类一般来说,ML 技术可分为以下三类:- 有“教师”指导的监督学习(通常通过训练数据集实现)- 无监督学习- 强化学习(RL)然而,在无线通信和网络应用中,另一种分类方式更为重要,即基于模型和无模型。传统的无线通信系统和网络设计,是通过大量实验和测量来优化通信或网络模型。如果 ML 技术基于特定模型进行,那就是基于模型的;反之,则是无模型的。1.2 机器学习的基本要素ML 有三个基本要素:-模型:从训练数据和专家知识中抽象出数学模型,用于统计描述给定数据集的特征或客观规律。借助这些训练好的模型,ML 可用于分类、预测和决策。-策略:训练数学模型的标准称为策略。选择合适的策略与训练数据密切相关。经验风险最小化和结构风险最小化是两个基本的策略问题,后者在样本量较小时可避免过拟合现象。-算法:根据确定的模型和选择的策略构建算法,以求解未知参数,这可视为一个优化过程。好的算法

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