词语解释
RNN(Recurrent Neural Network)是一种深度学习技术,它可以模拟时间序列数据,并且可以学习模式,从而对未来的数据进行预测。在通信领域,RNN可以用来解决时延、信道误码率、信号功率和信道容量等问题。 RNN在通信中的应用可以分为两类:一类是利用RNN来提高系统性能,如改善信道容量、提高信道误码率、改善时延等;另一类是利用RNN来提高系统的可靠性,如提高信号功率、改善信号的传输效率等。 首先,RNN可以用来提高信道容量。RNN可以通过学习时间序列数据来模拟信道,并且可以通过调整参数来改善信道容量。其次,RNN可以用来提高信道误码率。RNN可以通过学习时间序列数据来模拟信道,并且可以通过调整参数来改善信道误码率。此外,RNN还可以用来改善时延。RNN可以学习时间序列数据,并且可以通过调整参数来改善时延。最后,RNN还可以用来提高信号功率。RNN可以学习时间序列数据,并且可以通过调整参数来提高信号功率。 总之,RNN在通信领域有着广泛的应用,它可以用来提高信道容量、信道误码率、时延和信号功率等,从而提高系统的可靠性和性能。 RNN Recurrent Neural Network 递归神经网 Recurrent Neural Network -- 递归神经网
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