ترجمه فارسی مقاله شبکه عصبی فرایادگیری هندسه برای بهینه سازی فاز مشترک و پیش کدگذار در RIS

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Geometry Aware Meta-Learning Neural Network for Joint Phase and Precoder Optimization in RIS
عنوان مقاله به فارسی شبکه عصبی فرایادگیری هندسه برای بهینه سازی فاز مشترک و پیش کدگذار در RIS
نویسندگان Dahlia Devapriya, Sheetal Kalyani
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Signal Processing,یادگیری ماشین , پردازش سیگنال ,
توضیحات Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In reconfigurable intelligent surface (RIS) aided systems, the joint optimization of the precoder matrix at the base station and the phase shifts of the RIS elements involves significant complexity. In this paper, we propose a complex-valued, geometry aware meta-learning neural network that maximizes the weighted sum rate in a multi-user multiple input single output system. By leveraging the complex circle geometry for phase shifts and spherical geometry for the precoder, the optimization occurs on Riemannian manifolds, leading to faster convergence. We use a complex-valued neural network for phase shifts and an Euler inspired update for the precoder network. Our approach outperforms existing neural network-based algorithms, offering higher weighted sum rates, lower power consumption, and significantly faster convergence. Specifically, it converges faster by nearly 100 epochs, with a 0.7 bps improvement in weighted sum rate and a 1.8 dBm power gain when compared with existing work.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در سیستم های کمک به سطح هوشمند (RIS) قابل تنظیم ، بهینه سازی مفصل ماتریس preder در ایستگاه پایه و تغییر فاز عناصر RIS شامل پیچیدگی قابل توجهی است.در این مقاله ، ما یک شبکه عصبی متا-یادگیری آگاه با اندازه گیری پیچیده و با ارزش را پیشنهاد می کنیم که میزان مبلغ وزنی را در یک سیستم خروجی تک ورودی چند کاربر چند کاربر به حداکثر می رساند.با استفاده از هندسه دایره پیچیده برای شیفت های فاز و هندسه کروی برای پیش بینی ، بهینه سازی در منیفولدهای ریمانیان رخ می دهد و منجر به همگرایی سریعتر می شود.ما از یک شبکه عصبی با ارزش پیچیده برای شیفت های فاز و یک به روزرسانی الهام گرفته از اویلر برای شبکه predoder استفاده می کنیم.رویکرد ما از الگوریتم های موجود مبتنی بر شبکه عصبی بهتر است و نرخ جمع وزنی بالاتر ، مصرف انرژی پایین تر و همگرایی به طور قابل توجهی سریعتر را ارائه می دهد.به طور خاص ، نزدیک به 100 دوره سریعتر همگرا می شود ، با بهبود 0.7 bps در نرخ جمع وزنی و افزایش قدرت 1.8 dBm در مقایسه با کار موجود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.