27、无线网状网络中的机器学习与量子计算融合

无线网状网络中的机器学习与量子计算融合

在当今的科技发展中，无线网状网络（WMNs）在物联网和智慧城市领域发挥着至关重要的作用。为了提升其性能和管理效率，机器学习（ML）和量子计算（QC）技术正逐渐被引入其中。

机器学习在无线网状网络中的应用

在无线网状网络中，有两种常用的深度学习架构：深度卷积神经网络（DCNN）和深度信念网络（DBN）。

• 深度卷积神经网络（DCNN） ：DCNN 是深度学习架构的一个典型例子，主要用于计算机视觉领域。在无线网状网络中，网关会从多个节点接收流量信息，这可能导致部分节点出现拥塞。为解决这个问题，DCNN 可以定期训练模型，根据过去的事件做出最优的路由决策。其具体工作流程如下：
  1. 特征提取 ：通过卷积层对输入数据进行过滤，提取低级信息。
  2. 特征降维 ：利用池化层减小提取特征的大小。
  3. 分类输出 ：得到全连接层的输出，即包含分类结果的向量。
• 深度信念网络（DBN） ：DBN 是一类深度神经网络，由受限玻尔兹曼机（RBMs）堆叠而成。由于 RBMs 的训练过程是无监督的，以 Softmax 层结尾的 DBN 可用于对无标签数据进行分类和聚类。这使得 DBN 算法在无线网状网络中特别适合用于改善网络流量预测方面的网络管理操作。

除了上述两种架构，深度强化学习（DRL）也在无线网状网络中展现出