För att effektivt kunna tillhandahålla ultratillförlitlig låg latenskommunikation och genomträngande konnektivitet för sakernas internet (IoT)-enheter kan nästa generations trådlösa nätverk utnyttja intelligenta, datadrivna funktioner som möjliggörs genom integrering av maskininlärning (ML) i den trådlösa kärn- och kantinfrastrukturen. I detta sammanhang ger detta dokument en omfattande handledning som ger en överblick över hur artificiella neurala nätverk (ANNs)-baserade ML algoritmer kan användas för att lösa olika trådlösa nätverksproblem. För detta ändamål presenterar vi först en detaljerad översikt över ett antal viktiga typer av ANN som inkluderar återkommande, spikning, och djupa neurala nätverk, som är relevanta för trådlösa nätverk. För varje typ av ANN presenterar vi den grundläggande arkitekturen samt specifika exempel som är särskilt viktiga och relevanta trådlösa nätverksdesign. Sådana ANN exempel inkluderar ekostatsnätverk, flytande tillstånd maskin, och långtidsminne. Sedan ger vi en fördjupad översikt över de olika problem med trådlös kommunikation som kan åtgärdas med hjälp av ANN, allt från kommunikation med obemannade luftfartyg till virtuella verklighetstillämpningar via trådlösa nätverk samt kantdatorer och cachelagring. För varje enskild ansökan presenterar vi den huvudsakliga motivationen för att använda ANN tillsammans med de tillhörande utmaningarna, samtidigt som vi också ger ett detaljerat exempel på ett användningsfallsscenario och skisserar framtida arbeten som kan hanteras med hjälp av ANNs. I ett nötskal utgör detta dokument den första holistiska handledningen om utvecklingen av ANN-baserade ML-tekniker som är anpassade till behoven i framtida trådlösa nätverk.
Dessutom gav arbetet REF en omfattande handledning om tillämpning av artificiella neurala nätverk (ANN) i trådlösa kommunikationsscenarier (t.ex. proaktiv caching).
Artificial Neural Networks-Based Machine Learning for Wireless Networks: A Tutorial
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}