通信高效边缘机器学习导论
信息论
2019-12-04 v1 信号处理
math.IT
摘要
在不久的将来，物联网（IoT）有望连接数十亿设备（如智能手机与传感器），这些设备在网络边缘生成海量实时数据。可从数据中提炼智能以支撑下一代 AI 驱动应用，这被称为边缘机器学习。边缘学习面临的一个挑战是通信瓶颈，其由大量边缘设备向边缘服务器传输高维数据以进行学习所引发。仅关注高效无线接入的传统无线技术难以应对该挑战。解决方案应基于无缝融合通信与计算的新方法。这催生了称为通信高效边缘学习的新交叉学科范式。该领域的主旨是为无线网络中不同分布式学习框架（即联邦学习）的高效实现设计新的通信技术与协议。本文通过引入新设计原则、讨论有前景的研究机遇并提供基于近期工作的设计示例，对该新兴领域进行概述。
引用
@article{arxiv.1912.01554,
title = {An Introduction to Communication Efficient Edge Machine Learning},
author = {Qiao Lan and Zezhong Zhang and Yuqing Du and Zhenyi Lin and Kaibin Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01554},
year = {2019}
}
备注
This is an English translation of the invited paper for Journal on Communications