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首页> 外文期刊>IEEE Signal Processing Magazine >Two Applications of Deep Learning in the Physical Layer of Communication Systems [Lecture Notes]
【24h】

Two Applications of Deep Learning in the Physical Layer of Communication Systems [Lecture Notes]

机译：深度学习在通信系统物理层中的两个应用[讲义笔记]

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Deep learning has proven itself to be a powerful tool to develop datadriven signal processing algorithms for challenging engineering problems. By learning the key features and characteristics of the input signals instead of requiring a human to first identify and model them, learned algorithms can beat many human-made algorithms. In particular, deep neural networks are capable of learning the complicated features of nature-made signals, such as photos and audio recordings, and using them for classification and decision making.
机译：深入学习已被证明是一种强大的工具，可以为具有挑战性的工程问题开发DataDRIN信号处理算法。通过学习输入信号的关键特征和特性，而不是要求人类首先识别和模拟它们，所测算法可以击败许多人为算法。特别地，深度神经网络能够学习自然制造信号的复杂特征，例如照片和录音，并使用它们进行分类和决策。

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