本研究提出了一种新的稀疏递归多智能体强化学习框架，旨在解决动态频谱接入系统中深度学习模型在边缘设备部署的挑战。实验结果表明，该框架在多种训练条件下优于传统方法和最新的剪枝技术。

本文综述了机器学习在无线通信中的应用，重点包括频谱占用分析、干扰源识别和动态频谱接入方案。研究表明，结合深度学习和支持向量机等技术能够显著提高分类准确率和网络效率，推动未来研究发展。

本文探讨了对抗机器学习在无线通信中的应用，重点包括干扰攻击和防御方案。研究提出了一种基于深度学习的动态频谱接入方案，显著提高了网络吞吐量和用户成功率。同时，利用深度强化学习算法和神经网络增强了抗干扰能力，减少了数据包丢失率。此外，介绍了基于自编码器的异常检测方法和基于深度注意力识别的攻击检测方案，展示了深度学习在通信领域的潜力。