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基于模型的位置到信道映射学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种节俭、基于模型的网络，用于克服通信信道在用户位置发生变化和学习低频函数的偏见带来的困难。该网络将目标映射函数的低频部分与高频部分分离出来，形成一个超网络架构。通过只学习高频组件字典中的低频稀疏系数，该神经网络在真实合成数据上表现优于标准方法。
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关键要点
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提出了一种节俭、基于模型的网络
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旨在克服通信信道在用户位置变化带来的困难
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解决学习低频函数的偏见问题
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将目标映射函数的低频部分与高频部分分离
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形成一个超网络架构
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神经网络只学习高频组件字典中的低频稀疏系数
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仿真结果显示该神经网络在真实合成数据上优于标准方法
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