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摘要
近年随着人工智能技术的快速发展,通信网络与人工智能之间的联系已经越来越密切,
人工智能与通信的融合将成为未来智能社会重要的基础支撑,使能智能普惠时代的到来。
人工智能与通信的融合包括通信网络本身的智能化 (Al for Networks)和网络提供的新
型智能化服务(Networks for Al)两大场景,在6GANA 相关白皮书中已有详尽的描述,而
无论哪类场景,从算法角度,在6G 网络中主要体现为分布式学习和推理的范式。因此,
本白皮书将对6G 网络分布式算法理论、关键问题和潜在应用进行系统化梳理和总结,分
析 6G 网络中的分布式学习范式应该具备的特征和预期的目标。并从无线网络本身具备的
特点出发,给出分布式学习在应用到6G 网络中时面临的关键技术挑战。综合分析相应的
核心技术框架、指出研发中遇到的关键问题和应对策略,详细描述在各个关键技术挑战方
向上的研究进展和存在的问题,并在此基础上分析相应分布式算法的合理性,应用服务中
的一致性以及算法性能可靠性的应用边界等问题,为后续研究提供参考并指示方向。另外,
本白皮书还将给出分布式学习在无线网络中的一些典型应用场景,并分析未来技术发展的
趋势和需要进一步提升的核心研究要点和方向。
摘要2
1. 6G 网络分布式学习综述 8
1.1. 观点:可标准化的高效分布式学习范式 8
1.2. 目标:使能知识在 6G 网络内的高效流动9
1.3. 挑战:6G 网络分布式学习的 KEY ISSUES 10
2. 现有分布式学习算法简介12
2.1. DPS 分布式计算 12
2.2. 联邦学习13
2.3. 拆分学习 14
2.4. 多智体强化学习15
2.5. 群体学习16
2.6. 迁移学习17
3. Key lssues 的研究进展17
3.1. #Keylssue 1:如何应对网络超异构性 18
3.2. #Keylssue 2:如何应对网络超离散性26
3.3.# Keylssue 3:如何应对网络超动态性36
3.4. #Keylssue 4:如何应对网络超大规模性39
3.5. #Keylssue 5:如何应对网络资源管理复杂性44
3.6. #Keylssue 6:如何应对网络超高能耗46
4. 分布式学习在无线网络中的典型应用场景49
4.1. 流量预测 49
4.2. 用户接入55
4.3. 车联网自动驾驶61
4.4. 工业物联网故障检测 66
4.5. 空天地一体化网络67
5. 总结与展望70
参考文献71
缩略语 78
图目录
图3-1无线网络支持联邦学习应用的系统配置及调度流程30
图 3-2 收敛步数的结果验证31
图 3-3 系统配置与调度策略的对比验证31
图3-4层剪枝联邦学习系统结构33
图3-5 同构和异构场景下的联邦学习层剪枝部署示意图34
图3-6 层剪枝联邦学习全局模型准确率曲线对比35
图3-7 层剪枝的通信计算效率36
图3-8VGG16 网络拆分37
图3-9共识主动性机制作为多个智能体之间的间接通信方式41
图 3-10 资源的高效管理算法的整体结构图 46
图 3-11 6G 网络多层次 节点部署示意图 47
FL
图3-12 6G 网络智能计算模型优化示意图 49
图4-1 VHFL网络架构示意图50
图4-2 VHFL 训练进程示意图50
图4-3 HFL节点间数据信息交互模式51
图4-4 VHFL训练中心及分布式节点的神经网络模型示意图51
图4-5多种学习模式下训练 loss、测试 loss、预测准确率的对比52
图4-6 VHFL的收敛趋势53
图4-7 采用横向联邦学习的中心化学习的客户体验优化框架54
图4-8 异构网下用户接入模型示例57
图4-9 基于 MDP的双层决策框架 59
图4-10SARA, OLA, LAA和 PFSMTS的系统平均吞吐量比较 60
图 4-11车联网仿真场景示意图63
图4-12 分布式协作多工厂异常检测方案67
图4-13基于联邦学习的天地一体化边缘计算网络架构 68
图4-14 多智能体协作模型69
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