6G OFDM-RIS优化综述：基础模型和深度学习崭露头角

一篇新的综述论文探讨了6G网络中联合正交频分复用（OFDM）和可重构智能表面（RIS）配置的优化算法。它将现有研究分为四类：基于模型的凸松弛、启发式搜索、深度强化和无监督学习，以及基础模型和生成式AI等新兴方法。论文指出，与传统求解器相比，基于机器学习的方法在推理时间上提供了显著的加速，尽管由于缺乏标准化基准，直接比较存在困难。 AI

影响 强调了基础模型和深度学习在加速未来6G系统中网络优化任务方面的潜力。

排序理由 该条目是一篇关于6G网络优化算法的综述论文，讨论了各种机器学习方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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