論文の概要: Revolutionizing Wireless Networks with Federated Learning: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04404v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 22:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 00:28:29.244954
• Title: Revolutionizing Wireless Networks with Federated Learning: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 連合学習によるワイヤレスネットワークの革命:総括的レビュー
• Authors: Sajjad Emdadi Mahdimahalleh
• Abstract要約: 本稿では,無線通信における機械学習の重要性について論じる。 これは、フェデレートラーニング(FL)を、将来のモバイルネットワーク、特に6Gなどにおいて重要な役割を果たす新しいアプローチとして強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: These days with the rising computational capabilities of wireless user equipment such as smart phones, tablets, and vehicles, along with growing concerns about sharing private data, a novel machine learning model called federated learning (FL) has emerged. FL enables the separation of data acquisition and computation at the central unit, which is different from centralized learning that occurs in a data center. FL is typically used in a wireless edge network where communication resources are limited and unreliable. Bandwidth constraints necessitate scheduling only a subset of UEs for updates in each iteration, and because the wireless medium is shared, transmissions are susceptible to interference and are not assured. The article discusses the significance of Machine Learning in wireless communication and highlights Federated Learning (FL) as a novel approach that could play a vital role in future mobile networks, particularly 6G and beyond.
• Abstract（参考訳）: 近年、スマートフォン、タブレット、車両などの無線ユーザー機器の計算能力の増大とともに、プライベートデータ共有への懸念が高まっているため、フェデレートラーニング(FL)と呼ばれる新しい機械学習モデルが登場している。 FLは、データセンターで発生する集中型学習とは異なる、中央単位におけるデータ取得と計算の分離を可能にする。 flは通常、通信リソースが制限され信頼できない無線エッジネットワークで使用される。 帯域幅の制約は、各イテレーションにおける更新のためのuesのサブセットのみのスケジューリングを必要とし、無線媒体が共有されているため、送信は干渉を受けやすく、保証されない。 この記事では、無線通信における機械学習の重要性を論じ、将来のモバイルネットワーク、特に6g以降において重要な役割を果たす新しいアプローチとして、連合学習(fl)を強調する。

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