近来移动通信和 5G 网络等快速发展，它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置，并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络
2017年，在移动应用的深度学习方面取得了一些重大进展。2017年4月，谷歌发布了轻量级神经网络MobileNets。2017年6月，苹果公司发布了Core ML，支持在移动设备上运行机器学习模型。除此之外，最近发布的一些高端设备配备了GPU，它们运行机
目前使用了深度学习技术的移动应用 通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小 ；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。对于所
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