RNN

RNN（Recurrent Neural Network）是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以模擬時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并且可以學(xué)習(xí)模式，從而對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。在通信領(lǐng)域，RNN可以用來(lái)解決時(shí)延、信道誤碼率、信號(hào)功率和信道容量等問(wèn)題。 RNN在通信中的應(yīng)用可以分為兩類：一類是利用RNN來(lái)提高系統(tǒng)性能，如改善信道容量、提高信道誤碼率、改善時(shí)延等；另一類是利用RNN來(lái)提高系統(tǒng)的可靠性，如提高信號(hào)功率、改善信號(hào)的傳輸效率等。 首先，RNN可以用來(lái)提高信道容量。RNN可以通過(guò)學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)模擬信道，并且可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)改善信道容量。其次，RNN可以用來(lái)提高信道誤碼率。RNN可以通過(guò)學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)模擬信道，并且可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)改善信道誤碼率。此外，RNN還可以用來(lái)改善時(shí)延。RNN可以學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并且可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)改善時(shí)延。最后，RNN還可以用來(lái)提高信號(hào)功率。RNN可以學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并且可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)來(lái)提高信號(hào)功率。 總之，RNN在通信領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，它可以用來(lái)提高信道容量、信道誤碼率、時(shí)延和信號(hào)功率等，從而提高系統(tǒng)的可靠性和性能。

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RNN Recurrent Neural Network 遞歸神經(jīng)網(wǎng) 


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Recurrent Neural Network  --  遞歸神經(jīng)網(wǎng)



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