Detta dokument föreslår att cellfria massiva multipleinput system med flera utflöden (MIMO) används för att stödja federerad inlärning (FL) i trådlösa nätverk. Tack vare sin kanalhärdning ger dessa system stabila kanalförhållanden för FL-processerna att fungera på. Med stor sannolikhet för täckning gör de också FL-processerna mindre benägna för användare med ogynnsamma länkar. Här formulerar vi ett FL-träningstidsminimeringsproblem där den lokala noggrannheten, överföringen av kraft, datahastighet och användarnas processfrekvens är gemensamt optimerade. Detta blandade tidsskala stokastiska nonconvexa problem fångar de komplexa interaktionerna mellan träningstiden, och överföring och beräkning av utbildningsuppdateringar av en FL-process. Genom att använda den på nätet på varandra följande konvex approximation strategi, utvecklar vi en ny algoritm för att lösa det formulerade problemet med bevisad konvergens till grannskapet av sina stationära punkter. Den föreslagna algoritmen kräver endast kanalstabilitet i varje iteration snarare än hela sin körtid. Våra numeriska resultat bekräftar att den presenterade gemensamma konstruktionen minskar träningstiden med upp till 55 % jämfört med utgångsläget. De visar också att cellfri massiv MIMO här kräver den lägsta träningstiden för FL-processer jämfört med cellfri tidsdelning multipel åtkomst massiv MIMO och collocated massiv MIMO. Index Terms-Cell-fri massiv MIMO, federerad inlärning.
Medan i REF, lokal noggrannhet, överföra kraft, datahastighet och enheters datorkapacitet var gemensamt optimerade för FL utbildningstid minimering.
Cell-Free Massive MIMO for Wireless Federated Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}