論文の概要: An Overview of Machine Learning Techniques for Radiowave Propagation
Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11760v1
- Date: Thu, 28 Jan 2021 00:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-13 12:06:01.640972
- Title: An Overview of Machine Learning Techniques for Radiowave Propagation
Modeling
- Title(参考訳): 電波伝搬モデリングのための機械学習技術の概要
- Authors: Aristeidis Seretis, Costas D. Sarris
- Abstract要約: 我々は、機械学習駆動の伝搬モデルに関連する主な課題として、入力と出力の仕様とモデルのアーキテクチャを識別する。
これらの課題に対するそれぞれのアプローチに基づいて、論文を論じ、分類する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6853165736531939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We give an overview of recent developments in the modeling of radiowave
propagation, based on machine learning algorithms. We identify the input and
output specification and the architecture of the model as the main challenges
associated with machine learning-driven propagation models. Relevant papers are
discussed and categorized based on their approach to each of these challenges.
Emphasis is given on presenting the prospects and open problems in this
promising and rapidly evolving area.
- Abstract(参考訳): 本稿では,機械学習アルゴリズムに基づく電波伝搬のモデル化における最近の展開について概観する。
我々は、モデルの入出力仕様とアーキテクチャを、機械学習駆動の伝播モデルに関連する主な課題として特定する。
これらの課題に対するそれぞれのアプローチに基づいて、関連論文を論じ、分類する。
この有望で急速に発展する領域における展望とオープンな問題を提示することに焦点を当てている。
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