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摘要 — 移动网络 (MN) 有望提供前所未有的机会，实现全新的互联体验世界，并从根本上改变人们与万物互动的方式。由于配置问题日益复杂，新服务需求不断涌现，MN 变得越来越复杂。这种复杂性对部署、管理、运营、优化和维护提出了重大挑战，因为它们需要对 MN 有完整的理解和认知。人工智能 (AI) 处理计算机中智能行为的模拟，已在许多应用领域取得巨大成功，表明其在认知 MN 状态和做出智能决策方面具有潜力。在本文中，我们首先提出了一种由人工智能驱动的移动网络架构，并讨论了认知复杂性、高维动作空间决策和系统动态自适应方面的挑战。然后，讨论了与人工智能相关的潜在解决方案。最后，我们提出了一种深度学习方法，将 MN 的状态直接映射到感知的 QoS，将认知与决策相结合。我们提出的方法可以帮助运营商做出更明智的决策来保证 QoS。同时，我们提出的方法的有效性和优势在真实数据集上得到了证明，该数据集涉及 5 天内 77 个站点的 31261 名用户。
人工智能驱动的移动网络
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