5G网络，即第五代移动通信技术，是新一代移动通信技术的核心。5G具有超高的频谱利用率和能效，在传输速率和资源利用率等方面较4G移动通信提高至少一个量级或更高，其无线覆盖性能、传输时延、系统安全等也得到显著提高。随着人工智能技术的发展，为传统方法无法解决的难题提供了新的思路，作为人工智能技术的一个主要分支，机器学习通过从以前的数据中学习并提取特征来解决复杂的问题。机器学习主要分为三个分支，即监督学习、无监督学习和强化学习。

　　近年来，全球研究人员对利用机器学习发展5G通信技术表现出极大的兴趣。自适应调制编码技术、信道均衡技术是几种机器学习在5G无线通信中的应用。尽管机器学习目前已广泛应用在5G通信的多项技术中，但仍然存在一些问题和挑战，例如，目前的机器学习方法都需要较长的收敛时间，这会限制其在动态无线通信中的应用，因此，需要进一步研究加速机器学习收敛过程的方法；由于无线信道的时变特性，需要不断调整机器学习参数甚至是机器学习方法，这大大增加了通信系统的复杂程度。所以，需要针对不同应用的统一机器学习方法进行深入研究。　　　　　　  市科协供稿