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压缩感知的无线联邦学习：是否需要稀疏化？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于UMAirComp框架的边缘联邦学习方式，可以利用模拟波束成形上传本地模型参数并更新全局模型参数，降低通信延迟和成本。同时提出了低复杂度大规模优化算法，并在边缘联邦学习系统中获得较小的误差。测试表明，UMAirComp系统对于自主驾驶任务更加敏感。
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关键要点
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提出了一种基于UMAirComp框架的边缘联邦学习方式。
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该框架利用模拟波束成形上传本地模型参数并更新全局模型参数。
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避免了复杂的基带信号处理，降低了通信延迟和实现成本。
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提出了低复杂度大规模优化算法PAM和AGP。
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在边缘联邦学习系统中获得较小的均方误差、训练损失和测试误差。
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测试表明UMAirComp系统对自主驾驶任务更加敏感。
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