摘要
随着无线通信技术的飞速发展和智能终端设备的普及，无线网络正面临着前所未有的用户需求和数据流量。
为了应对这一挑战，高效的资源分配策略成为无线网络的关键技术之一。
传统的资源分配方法通常依赖于复杂的数学模型和假设，难以适应日益复杂的网络环境和动态变化的用户需求。
近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动方法，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成功，其在无线网络资源分配领域的应用也受到了广泛关注。
本文首先介绍了无线网络资源分配的基本概念和面临的挑战，然后回顾了深度学习在无线网络资源分配中的研究现状，重点阐述了不同深度学习模型在解决功率分配、信道分配、缓存优化等问题上的应用。
此外，本文还分析了现有研究的优势和局限性，并展望了未来发展趋势。
关键词：无线网络；资源分配；深度学习；深度强化学习；文献综述
#1.1研究背景
近年来，随着移动互联网、物联网等技术的快速发展，无线网络承载的设备数量和数据流量呈爆炸式增长，对无线网络资源的容量和效率提出了更高的要求。
传统的无线网络资源分配方法通常依赖于精确的数学模型和优化算法，但在实际应用中，由于无线信道的时变性、用户需求的多样性以及网络规模的庞大性等因素，这些方法往往难以满足动态变化的网络环境。
#1.2无线网络资源分配概念
无线网络资源分配是指将有限的无线网络资源（如带宽、功率、时间、频率等）合理地分配给不同的用户或设备，以优化网络性能，提升用户体验。
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