6G 中的人工智能技术：学习方法与硬件算法协同设计
在当今科技飞速发展的时代，6G 技术的研究成为了通信领域的热点。人工智能技术在 6G 中的应用，为实现更高效、智能的通信系统提供了强大的支持。本文将详细介绍 6G 中涉及的多种人工智能学习方法以及硬件 - 算法协同设计的相关内容。
1. 监督学习方法
监督学习旨在为每个信息测试分配一个明确的标记，主要包括选择树（DT）、支持向量机（SVM）和 K 近邻（KNN）等算法。回归分析则包含支持向量回归（SVR）和高斯过程回归（DPR）计算，用于根据已知的可测量特征评估或预测连续值。
- K 近邻（KNN）：KNN 是一种基于计算不同特征值之间距离的分类算法。信息测试的分类取决于 K 个最近邻的类别。如果在特征空间中，K 个最近邻中的大部分属于某个特定类别，那么该实例就会被分类到同一类别中。这种算法易于实现，对异常值不敏感，适用于多类分类。然而，在处理大型数据集时，它的计算时间会非常长。
- 决策树：决策树的每个节点代表信息的一个特征，每个分支代表导致分类的特征组合，每个叶节点代表一个特定的类别。决策树的构建是为了提高每个特征分割的信息增益，从而对特征变量进行排序。未标记示例的分类可以通过将其特征值与决策树的节点进行对比来实现，决策树由标记的信息集准备。决策树的优点包括高分类精度、简单的实现和自然的表达。但它在处理包含不同数量级别的所有特征的信息时会遇到问题，因为信息增益会偏向于具有更多级别的特征。
- 随机森林：随机森林通常由多个决策树组成。为了缓解决策树的过拟合问题
