Autoencoder_communication_system_WGAN_Channel estimation:基于GAN和MI的硕士论文对通信系统 源码
比较_MI_GAN 基于GAN,Wasserstein GAN和互助信息的两种交流系统的硕士论文 基于:Rick Fritschek,Rafael F. Schaefer和Gerhard Wunder撰写的“通过神经互信息估计进行信道编码的深度学习” Martin Arjovsky1,Soumith Chintala和ĹeonBottou的“ Wasserstein GAN” IEEE高级成员Timothy O'Shea和IEEE成员Jakob Hoydis撰写的“物理层深度学习简介”
文件列表
Autoencoder_communication_system_WGAN_Channel-estimation-master.zip
(预估有个5文件)
Autoencoder_communication_system_WGAN_Channel-estimation-master
Communication_Autoencoder_with_WGAN_alternating_Training.ipynb
187KB
WGAN_Channel_Estimation.ipynb
194KB
README.md
643B
GetStockData.ipynb
5KB
Communication_Autoencoder_with_WGAN_and_pre_Autoencoder.ipynb
205KB
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