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出于安全因素考虑以及无线网络中大量数据和计算资源的可用性，将机器学习算法的部署推向了网络边缘。分布式机器学习整合了两个最初分离的领域：无线通信和机器学习。在分布式机器学习中，迭代学习过程涉及数十个到数百个边缘设备的高维（数百万到数十亿）模型参数的重复下载和更新。这将产生巨大的数据流量，给早已拥塞的无线接入网络带来沉重负担。为了实现具有高通信效率的分布式机器学习目标，需要基于通信和机器学习研究新型无...