Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving the Bootstrap of Blind Equalizers with Variational Autoencoders

論文の概要: Improving the Bootstrap of Blind Equalizers with Variational Autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06576v1
Date: Mon, 16 Jan 2023 19:25:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-18 15:21:53.578412
Title: Improving the Bootstrap of Blind Equalizers with Variational Autoencoders
Title（参考訳）: 変分オートエンコーダによるブラインドイコライザのブートストラップの改善
Authors: Vincent Lauinger, Fred Buchali, and Laurent Schmalen
Abstract要約: 我々は、重要な作業点におけるブラインド等化器の起動を評価し、一般的なアルゴリズムの利点と障害を分析し、最近提案された変分オートエンコーダ(VAE)ベースの等化器がブートストラップを改善する方法を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448018
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We evaluate the start-up of blind equalizers at critical working points, analyze the advantages and obstacles of commonly-used algorithms, and demonstrate how the recently-proposed variational autoencoder (VAE) based equalizers can improve bootstrapping.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,視覚障害者等化器の臨界作業点における起動評価を行い,よく使われるアルゴリズムの利点と障害を分析し,最近導入した変分オートエンコーダ(vae)ベースの等化器がブートストラップをいかに改善できるかを実証する。

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