基于深度学习和不确定性量化的自我改进干扰管理
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本论文提出了一种突破性的自我提升的无线通信干扰管理框架,结合深度学习和不确定性量化,以提高整体系统性能。通过利用深度学习模型来预测最佳的干扰管理解决方案,该方法解决了传统基于优化算法的计算挑战。该框架突破性地认识到数据驱动模型的局限性,特别是在训练数据集未能充分代表的情况下。为了克服这些挑战,我们提出了一种不确定性量化方法,并附带了一个资格标准,以评估模型预测的可信度。该框架在模型生成的解决...
本论文提出了一种突破性的无线通信干扰管理框架,结合深度学习和不确定性量化,以提高系统性能。通过利用深度学习模型预测最佳干扰管理解决方案,解决了传统优化算法的挑战。实验证明该框架相对于传统深度学习模型更优越。