本文提出了一种基于MA-DDPG框架的多决策者预编码优化方法，解决了多维动作空间下的相位歧义问题。模拟结果表明，该方法在MISO IFC系统中接近最优，首次验证了MA-DDPG框架在多用户系统中的有效性。此外，研究还探讨了深度学习在智能反射表面和V2X通信中的应用，展示了其在信道估计和资源分配中的优势。

CDRL是一种提高样本质量的方法，通过定义能量基模型并学习和采样来实现。在CIFAR-10和ImageNet 32x32上，CDRL方法比现有的EBM方法快2倍且有明显提高。此外，CDRL方法还可用于组合生成和图像修复任务，并实现了样本质量和样本多样性的权衡。