Master Thesis:主题为“使用深度学习自动编码器的MIMO系统的端到端优化”的主题的源代码 Source code learning
硕士论文 该存储库包含我的硕士论文“基于深度学习的使用自动编码器的MIMO系统的端到端优化”的源代码。 它是一种学习算法,可同时生成MIMO发送器和接收器。 这包括数字调制和mimo编码。 MIMO信道被建模为MIMO-Rayleigh-Block-Fading-Channel。 如有其他查询或问题,请与我联系。 入门 首先,请确保已安装CUDA Toolkit以使用GPU资源。 需要的最重要的Python包: 麻木 matplotlib 张量流 泡菜 神经网络 致谢 谢谢Felix Wunsch和Holger Jaekel博士指导我完成论文 源代码基于Dr.-Ing。 Jakob Hoydis的“ ISO物理层深度学习简介”中的SISO模型代码(Timothy O'Shea; Jakob Hoydis,2017年10月2日)
文件列表
Master-Thesis-master.zip
(预估有个33文件)
Master-Thesis-master
SISO_RTN
Pickle
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0B
models
.gitkeep
0B
Pics
.gitkeep
0B
Summary
.gitkeep
0B
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