Ảnh bìa

Deep Learning-Aided Multicarrier Systems

This paper proposes a deep learning (DL)-aided multicarrier (MC) system operating on fading channels, where both modulation and demodulation blocks are modeled by deep neural networks (DNNs), regarded as the encoder and decoder of an autoencoder (AE) architecture, respectively. Unlike existing AE-ba...

Mô tả chi tiết

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Luong, Thien Van
Đồng tác giả:	Ko, Youngwook
Định dạng:	Bài Báo
Ngôn ngữ:	English
Nhà xuất bản:	IEEE Transactions on Wireless Communications 2021
Chủ đề:	Autoencoder deep learning deep neural network DNN
Truy cập trực tuyến:	https://ieeexplore.ieee.org/document/9271932 https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/1777
Từ khóa:	Thêm từ khóa Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning
theo: Bùi Huy Quyền, Anh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Turbo Detection Aided Autoencoder for Multicarrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning Into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey
theo: Andrea, Asperti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Spatio-Temporal Outdoor Lighting Aggregation on Image Sequences Using Transformer Networks
theo: Haebom, Lee, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Multi-layer noise reshaping and perceptual optimization for effective adversarial attack of images
theo: Zhiquan, He, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep neural network for simulation of magnetic flux leakage testing
theo: Minhhuy Le
Nhà xuất bản: (2021)

Deep Learning for the Inverse Design of Mid-Infrared Graphene Plasmons
theo: Phan, Anh D., và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
theo: Trần, Anh Tuấn
Nhà xuất bản: (2024)

Image forgery detection a survey of recent deep-learning approaches
theo: Marcello, Zanardelli, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Convolutional Neural Networks for Detecting COVID-19 Using Medical Images: A Survey
theo: Rana, Khattab, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning ensembles of deep neural networks for extreme rainfall event detection
theo: Gianluigi, Folino, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Task grouping and optimized deep learning based VM sizing for hosting containers as a service
theo: Manoj Kumar, Patra, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Vehicle trajectory prediction on highways using bird eye view representations and deep learning
theo: Rubén, Izquierdo, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Unity-Rate Coding Improves the Iterative Detection Convergence of Autoencoder-Aided Communication Systems
theo: Luping, Xiang, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Prediction of axial load capacity of rectangular concrete-filled steel tube columns using machine learning techniques
theo: Tien-Thinh Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

Perioperative management of patient with pre-existing deep vein thrombosis for laparoscopic peritoneal dialysis catheter insertion: a case report
theo: Aakriti, Gupta, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

An energy-based deep splitting method for the nonlinear filtering problem
theo: Kasper, Bågmark, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Soft computing based closed form equations correlating L and N-type Schmidt hammer rebound numbers of rocks
theo: Panagiotis G.Asteris, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

Constructing adversarial examples to investigate the plausibility of explanations in deep audio and image classifiers
theo: Katharina, Hoedt, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Effects of depth of neuromuscular block on surgical operating conditions in women undergoing gynecologic laparoscopic surgery: a randomized clinical trial
theo: Antonio, Coviello, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Prediction Model for Tensile Modulus of Carbon Nanotube–Polymer Composites
theo: Tien,Thinh Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Prediction Model for Tensile Modulus of Carbon Nanotube–Polymer Composites
theo: Tien Thinh, Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

SMSG: Profiling-Free Parallelism Modeling for Distributed Training of DNN
theo: Haoran, Wang, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Enhancing the performance of transferred efficientnet models in leaf image-based plant disease classification
theo: Bui, Thi Hanh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Enhancing the performance of transferred efficientnet models in leaf image-based plant disease classification
theo: Bui, Thi Hanh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Deep learning /
theo: Goodfellow, Ian
Nhà xuất bản: (2016)

A new genetic algorithm method based on statistical-based replacement for the training of multiplicative neuron model artificial neural networks
theo: Erol, Egrioglu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Representing Camera Response Function by a Single Latent Variable and Fully Connected Neural Network
theo: Yunfeng, Zhao, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Turbo Detection Aided Autoencoder for Multi-Carrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Teaching and learing with visual aids /
Nhà xuất bản: (1990)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2017)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow 2 /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2019)

Analyzing neural time series data : theory and practice /
theo: Cohen, Mike X., 1979-
Nhà xuất bản: (2014)

Human-in-the-loop machine learning a state of the art
theo: Eduardo, Mosqueira-Rey, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

RELAX: Representation Learning Explainability
theo: Kristoffer K., Wickstrøm, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Meta-transfer learning for emotion recognition
theo: Nguyen, Dung, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Development of a machine-learning-based method for early fault detection in photovoltaic systems
theo: Stylianos, Voutsinas, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Analyzing the potential of active learning for document image classification
theo: Saifullah, Saifullah, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Pulmonary gas exchange evaluated by machine learning a computer simulation
theo: Thomas J., Morgan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning semantic ambiguities for zero-shot learning
theo: Celina, Hanouti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)