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面向多輸入多輸出檢測的模型驅動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法

819 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 07:17:27

本發(fā)明屬于無線通信技術領域，具體涉及一種面向多輸入多輸出檢測的模型驅動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法。符號檢測方法是提高系統(tǒng)頻譜效率的重要一環(huán)，所以本發(fā)明致力于設計更優(yōu)的符號檢測器，以此來提升系統(tǒng)性能以及降低時間復雜度。本發(fā)明采用基于模型驅動的深度學習方法，將貝葉斯估計算法展開成多層深度學習網(wǎng)絡，通過最大化松弛的證據(jù)下界(ELBO)來優(yōu)化學習參數(shù)，可以獲得具有性能優(yōu)勢和較低時間復雜度的檢測器。不同于現(xiàn)有深度學習方案，本發(fā)明所提出的方案無需知道噪聲方差，這是由于本發(fā)明所提出的方法可以自動更新噪聲，這具有現(xiàn)實意義。同時，本發(fā)明所提出方案適用于離線和在線訓練兩種模式。

聲明：

“面向多輸入多輸出檢測的模型驅動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)