Nästa generations trådlösa nätverk förväntas stödja extremt höga datahastigheter och radikalt nya tillämpningar, vilket kräver ett nytt paradigm för trådlös radioteknik. Utmaningen är att hjälpa radion i intelligent adaptivt lärande och beslutsfattande, så att de olika kraven i nästa generations trådlösa nätverk kan uppfyllas. Maskininlärning är ett av de mest lovande artificiell intelligens verktyg, utformade för att stödja smarta radioterminaler. Framtida smarta 5G mobila terminaler förväntas självständigt få tillgång till de mest förtjänstfulla spektralbanden med hjälp av sofistikerade spektral effektivitetsinlärning och slutsatser, för att kontrollera överföringskraften, samtidigt som man förlitar sig på energieffektivitetsinlärning/inferens och samtidigt justerar överföringsprotokollen med hjälp av kvaliteten på tjänsteinlärning/inferens. Därför går vi kort igenom de rudimentära begreppen maskininlärning och föreslår deras sysselsättning i övertygande tillämpningar av 5G-nätverk, inklusive kognitiva radioapparater, massiva MIMOs, femto / små celler, heterogena nätverk, smarta nät, energi skörd, enhet-till-enhet kommunikation, och så vidare. Vårt mål är att hjälpa läsarna att förfina motivationen, problemformuleringen och metodiken hos kraftfulla maskininlärningsalgoritmer inom ramen för framtida nätverk för att kunna utnyttja hittills outforskade tillämpningar och tjänster.
I REF ses till exempel över möjligheterna att tillämpa intelligenta och anpassningsbara inlärningsmetoder inom ramen för framtida nätverk.
Machine Learning Paradigms for Next-Generation Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}