要約
モバイルデバイスの急速な普及と、モバイルアプリケーションやサービスの人気の高まりは、モバイルおよび無線ネットワークインフラストラクチャに前例のない要求を課しています。次世代の5Gシステムは、爆発的に増加するモバイルトラフィック量のサポート、ネットワークリソースの機敏な管理によるユーザ体験の最大化、そして細かい粒度のリアルタイム分析の抽出に向けて進化しています。これらのタスクを達成することは困難であり、モバイル環境はますます複雑で多様化し、変化しています。一つの潜在的な解決策は、高度な機械学習技術を使用してデータ量の増加とアルゴリズム駆動型アプリケーションへの対応を支援することです。深層学習（Deep Learning）の最近の成功は、この分野における問題に対処する新しい強力なツールを提供しています。本稿では、深層学習とモバイル・無線ネットワーキング研究との間にあるギャップを埋めることを目指し、両分野のクロスオーバーに関する包括的な調査を提示します。まず、ネットワーキングへの潜在的な応用が可能な深層学習技術に関する基本的な背景と最新状況について簡単に紹介します。次に、深層学習を効率的にモバイルシステムに導入するためのいくつかの技術とプラットフォームについて議論します。その後、深層学習に基づくモバイルおよび無線ネットワーキング研究に関する百科事典的なレビューを行い、異なるドメインごとに分類します。我々の経験に基づいて、深層学習をモバイル環境に適応させる方法についても議論します。最後に、現在の課題と今後の研究方向性について指摘することで本調査を締めくくります。