کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
Localizing more sources than sensors with a sparse linear array (SLA) has long relied on minimizing a distance between two covariance matrices and recent algorithms often utilize semidefinite programming (SDP). Although deep neural network (DNN)-based methods offer new alternatives, they still depend on covariance matrix fitting. In this paper, we develop a novel methodology that estimates the co-array subspaces from a sample covariance for SLAs. Our methodology trains a DNN to learn signal and noise subspace representations that are invariant to the selection of bases. To learn such representations, we propose loss functions that gauge the separation between the desired and the estimated subspace. In particular, we propose losses that measure the length of the shortest path between subspaces viewed on a union of Grassmannians, and prove that it is possible for a DNN to approximate signal subspaces. The computation of learning subspaces of different dimensions is accelerated by a new batch sampling strategy called consistent rank sampling. The methodology is robust to array imperfections due to its geometry-agnostic and data-driven nature. In addition, we propose a fully end-to-end gridless approach that directly learns angles to study the possibility of bypassing subspace methods. Numerical results show that learning such subspace representations is more beneficial than learning covariances or angles. It outperforms conventional SDP-based methods such as the sparse and parametric approach (SPA) and existing DNN-based covariance reconstruction methods for a wide range of signal-to-noise ratios (SNRs), snapshots, and source numbers for both perfect and imperfect arrays.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
بومی سازی منابع بیشتر نسبت به سنسورها با آرایه خطی پراکنده (SLA) مدتهاست که به به حداقل رساندن فاصله بین دو ماتریس کواریانس متکی است و الگوریتم های اخیر اغلب از برنامه نویسی نیمه فینیت (SDP) استفاده می کنند.اگرچه روشهای مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) گزینه های جدیدی را ارائه می دهند ، اما هنوز هم به اتصالات ماتریس کواریانس بستگی دارند.در این مقاله ، ما یک روش جدید ایجاد می کنیم که فضای زیر را از یک کواریانس نمونه برای SLA تخمین می زند.روش ما یک DNN را برای یادگیری بازنمایی های زیر فضایی سیگنال و سر و صدا آموزش می دهد که برای انتخاب پایه ها متغیر است.برای یادگیری چنین بازنمایی ها ، ما توابع از دست دادن را پیشنهاد می کنیم که جدایی بین فضای مورد نظر و فضای تخمین زده شده را اندازه گیری می کند.به طور خاص ، ما ضررهایی را پیشنهاد می کنیم که طول کوتاهترین مسیر بین فضاهای مشاهده شده در اتحادیه گراسمانیان را اندازه گیری می کند ، و ثابت می کند که برای یک DNN می تواند زیر مجموعه های سیگنال تقریبی باشد.محاسبه زیر مجموعه های یادگیری از ابعاد مختلف توسط یک استراتژی نمونه برداری دسته ای جدید به نام نمونه گیری رتبه بندی مداوم تسریع می شود.این روش به دلیل ماهیت هندسه-آگنوستیک و داده محور ، نسبت به نواقص آرایه قوی است.علاوه بر این ، ما یک رویکرد کاملاً بدون شبکه را پیشنهاد می کنیم که به طور مستقیم زوایا را یاد می گیرد تا امکان دور زدن روش های زیر فضای را مطالعه کند.نتایج عددی نشان می دهد که یادگیری چنین بازنمایی های زیر فضایی نسبت به یادگیری کواریانس یا زوایای مفید است.این روش از روشهای متعارف مبتنی بر SDP مانند رویکرد پراکنده و پارامتری (SPA) و روشهای بازسازی کواریانس مبتنی بر DNN برای طیف گسترده ای از نسبت سیگنال به نویز (SNR) ، عکس های فوری و تعداد منبع برای هر دو کامل و ناقص عمل می کند.آرایه ها
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
