隐私问题：由于隐私原因，分布式学习必须在不交换原始数据的情况下进行。（联邦迁移学习）无线环境的不确定性：无线系统的随机性（如干扰和衰落）会影响学习性能。架构优化：信息网络的传输架构影响收敛速度。计算资源：分布式学习需要高效的计算方法，但带宽同时有限。网络优化：分布式学习涉及多个代理协同解决复杂的优化问题（空中计算，边缘计算）。

提出一种深度神经网络（DNN）支持的语义通信系统，称为MR_DeepSC。通过利用针对不同用户的语义特性，构建了基于预训练模型的语义识别器，即DistilBERT，以区分不同的用户还采用迁移学习技术来加速新接收机网络的训练是基于Transformer的由一个发射机和多个接收机组成的语义通信框架;其次，考虑到不同的用户拥有不同的语义信息，将预训练模型（DistilBERT）构建为每个接收者的语义识别

由于数据隐私限制，多个中心之间的数据共享受到限制，这就影响了联邦学习架构下多中心合作开发高性能深度学习模型的效果。持续学习（Continual Learning）作为点对点联合学习的一种方法，可以通过共享中间模型而不是训练数据来绕过数据隐私的限制，从而促进多中心协作开发深度学习算法。

Semantic-Oriented Communications在编码之前引入了一个语义表示(semantic representation)模块，负责捕获在信源数据中嵌入的核心信息，过滤掉不必要的冗余信息。在许多研究中，语义表示和语义编码的功能被集成到一个称为语义编码(semantic encoding)的模块中，它共同发挥着类似于传统通信中信源编码的作用；同样的，语义推理(semantic i

发送者无法知道。发射机上的实际可观察数据也可能与共享背景知识库中的经验数据分布不相同。针对这些实际问题，本文提出了一种基于神经网络的新型图像传输语义通信系统，其中任务在发射者处是无意识的，数据环境是动态的。该系统由两个主要部分组成，即语义编码（SC）网络和数据自适应（DA）网络。SC 网络学习如何使用接收者主导的训练过程来提取和传输语义信息。通过使用迁移学习的领域适应技术，DA网络学习如何将观察到