مرجع خبر، آموزش، فناوری، سرگرمی و دانستنیهای روز
مرجع خبر، آموزش، فناوری، سرگرمی و دانستنیهای روز
پیاده ساری شبکه عصبی با دو لایه مخفی با back propagation و به صورت تکراری با قابلیت تغییر تعداد نرونهای لایه های مخفی و ورودی بدون استفاده از تول باکس متلب این پروژه آماده است . برای دریافت آن میتوانید…
پیاده سازی شبکه عصبی با دو لایه مخفی با گرادیان کاهشی و مومنتوم با استفاده از تولباکس متلب برای دانلود فایل پیاده سازی پروژه در متلب باید آن را از طریق دکمه زیر خریداری نمایید. دانلود از منبع اصلی:…
مَتلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرمافزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامهنویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامهنویسی مورد نظر است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شدهاست. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته میشود.
هدف
ترجمه مقاله با عنوان Low-Complexity MIMO Detection سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را در حوزه ترجمه مقاله با عنوان Low-Complexity MIMO Detection انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر…
مَتلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرمافزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامهنویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامهنویسی مورد نظر است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شدهاست. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته میشود.
مَتلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرمافزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامهنویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامهنویسی مورد نظر است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شدهاست. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته میشود.
در این مقاله الگوریتمی برای دسترسی به طیف پویا (DSA) در سیستم های سلولی LTE – ICIC توزیع شده تسریع کننده (DIAQ) Q-learning پیشنهاد شده است. این ترکیبی از سیگنالینگ یادگیری تقویتی توزیع شده (RL) و هماهنگی تداخل بین سلولی استاندارد (ICIC) در لینک پایین رونده LTE با استفاده از یادگیری تقویتی سریع اکتشافی (HARL) می باشد. علاوه بر این، ما یک رویکرد جدید مبتنی بر شبکه بیزین برای تجزیه و تحلیل نظری DSA مبتنی بر RL ارائه می دهیم. این، بهبود پیش بینی شده ای را در رفتار همگرای به دست آمده توسط DIAQ، در مقایسه با RL کلاسیک توضیح می دهد. این طرح همچنین با استفاده از شبیه سازی هایی در مقیاس بزرگ یک شبکه رویداد موقت استادیوم ارزیابی می شود. در مقایسه با یک رویکرد ICIC اکتشافی معمولی ، DIAQ کیفیت خدمات را به طور قابل توجهی بهبود می بخشد و از تراکم بارگذاری شبکه به میزان قابل توجهی پشتیبانی می کند. علاوه بر این، DIAQ به طور چشمگیری عملکرد اولیه را بهبود می بخشد، سرعت همگرایی را افزایش می دهد و بهبود عملکرد حالت پایدار الگوریتم Q-learning توزیع شده ی پیشرفته، پیش بینی های نظری را تایید می کند. در نهایت، طرح ما مطابق با استانداردهای LTE فعلی طراحی شده است. بنابراین، اجرای آسان دستگاه توزیع شده هوشمند را برای سازماندهی کامل خود در شبکه های تجاری موجود ممکن می سازد.