6G网络的联合学习 -  NetSLAB
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摘要即将到来的第六代(6G)网络的目的是完全自动化的智能网络功能和服务。因此,机器学习(ML)对于这些网络至关重要。给定严格的隐私法规,未来的网络体系结构应将保留隐私的ML用于其应用程序和服务。联合学习(FL)有望作为分布式ML的流行方法发挥重要作用,因为它可以通过设计保护隐私。但是,在FL可以充分利用FL之前存在许多实际挑战,以作为这些未来网络的关键技术。我们考虑6G分层体系结构的愿景,以评估基于FL的分布式智能的适用性。在本文中,我们强调了将FL用于6G的好处以及所涉及的主要挑战和问题。我们还讨论了现有的解决方案以及对未来网络更强大和可信赖的FL的可能未来方向。

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