論文の概要: Two Applications of Deep Learning in the Physical Layer of Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03350v2
• Date: Sat, 2 Jan 2021 08:43:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 23:56:21.230537
• Title: Two Applications of Deep Learning in the Physical Layer of Communication Systems
• Title（参考訳）: 通信システムの物理層における深層学習の2つの応用
• Authors: Emil Bj\"ornson and Pontus Giselsson
• Abstract要約: ディープラーニングは、データ駆動信号処理アルゴリズムを開発するための強力なツールであることが証明されている。 入力信号の重要な特徴と特徴を学習することで、学習アルゴリズムは多くの人造アルゴリズムを破ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has proved itself to be a powerful tool to develop data-driven 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 man-made algorithms. In particular, deep neural networks are capable of learning the complicated features in nature-made signals, such as photos and audio recordings, and use them for classification and decision making. The situation is rather different in communication systems, where the information signals are man-made, the propagation channels are relatively easy to model, and we know how to operate close to the Shannon capacity limits. Does this mean that there is no role for deep learning in the development of future communication systems?
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、エンジニアリング問題に挑戦するデータ駆動信号処理アルゴリズムを開発するための強力なツールであることが証明されている。 入力信号の重要な特徴や特徴を学習することで、まず人間に識別してモデル化させる代わりに、学習アルゴリズムは多くの人造アルゴリズムを破ることができる。 特にディープニューラルネットワークは、写真やオーディオ記録などの自然に作られた信号の複雑な特徴を学習し、分類と意思決定に使用することができる。 情報信号が人為的に作成され、伝播チャネルがモデル化が比較的容易な通信システムでは、状況がかなり異なり、シャノン容量制限に近い運用方法が分かっている。 これは、将来の通信システムの開発において、ディープラーニングには何の役割も持たないことを意味するのか?

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