基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化研究 摘要： 在频分双工（FDD）多输入多输出（MIMO）无线通信中，有限的信道状态信息（CSI）反馈是支持高级单用户和多用户MIMO波束成形/...
TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接神经网络模型。 它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。 通过一个或多个密集层创建MLP 。此模型适用于表格数据，即表格或电子表格中的数据，每个变量一列，每个变量一行。您可能需要使用MLP探索三个预测建模问题；它们是二进制分类，多分类和回归。 让我们...
深度学习图像识别模型：递归神经网络
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。 递归神经网络的原理 递归神经网络是一种有向图模型，在每个时间步都接收输入和隐状态，并输出一个隐状态和一个输出...
深度学习/花书:第十章(序列建模：循环和递归网络)
一：主要流程二：为什么需要序列模型？三：网络记忆能力在RNN出现前，一些具有记忆能力的网络：1）TDNN2）自回归模型四：循环神经网络五：循环神经网络的计算图六：序列模型解决的问题七：BPTT（随时间反向传播）—重点1）前向传播2）反向传播八：双向循环神经网络九：长期依赖的挑战十：LSTM十一：GRU
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注