基于神经网络的信道译码算法研究综述.pdf下载

weixin_39821228 2021-10-07 11:02:54
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本文综述了深度增强学习在智能通信领域的应用进展。首先介绍了DRL的基本原理和框架，重点分析了其在信道估计、信号检测、CSI反馈与重建、信道译码以及端到端无线通信系统中的具体应用。研究显示，基于深度学习的方法如LDAMP网络、DetNet、CsiNet等在5G高维度场景下能有效提升传输性能，同时降低计算复杂度。然而，现存方法在长码解码、环境适应性等方面仍存在局限。未来需进一步探索深度学习与传统通信技术的深度融合，以应对更复杂的无线通信需求。
[论文翻译]A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION IN REAL-TIME
文章地址：https://arxiv.org/pdf/2009.12942.pdf 文章目录一、文章简介二、正文翻译摘要：1.Introduction2.语义分割的历史3.图像语义分割的深度学习方法3.1全卷积网络（FCN） 一、文章简介 这是一篇关于实时语义分割的综述，文章从语义分割的历史、语义分割的深度学习方法、实时语义分割的加速方法、语义分割数据集以及语义分割的评价标准进行概述，并在最后给出了不同方法的性能对比。 二、正文翻译 摘要： 语义图像分割是计算机视觉中发展最快的领域之一，具有广泛的应用前景。
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