Auto-CsiNet: 大规模 MIMO CSI 反馈的场景定制自动神经网络架构生成
利用神经架构搜索方法自动化生成根据场景定制的 CSI 反馈神经网络结构,以最大限度地发挥深度学习在独占环境中的潜力,实现了高效和成本效益的架构设计过程,并分析了场景对神经网络架构及其能力的影响。
本文介绍了CRNet反馈网络,通过提取多个分辨率上的CSI特征,实现更好的性能。同时,介绍了先进的训练方案以提高网络性能。仿真结果表明,CRNet优于CsiNet,且不需要额外信息。
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利用神经架构搜索方法自动化生成根据场景定制的 CSI 反馈神经网络结构,以最大限度地发挥深度学习在独占环境中的潜力,实现了高效和成本效益的架构设计过程,并分析了场景对神经网络架构及其能力的影响。
本文介绍了CRNet反馈网络,通过提取多个分辨率上的CSI特征,实现更好的性能。同时,介绍了先进的训练方案以提高网络性能。仿真结果表明,CRNet优于CsiNet,且不需要额外信息。
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