DNN.zip_DNN_DNNWMMSE_DNN算法_WMMSE_WMMSE方案

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82 浏览量 2022-07-13 22:28:18 上传评论 1 收藏 40.11MB ZIP 举报

深度神经网络（DNN）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在语音识别、图像处理、自然语言处理等任务上表现出色。WMMSE（Weighted Minimum Mean Square Error）算法则是在无线通信系统中用于优化信源编码和信道编码之间权值的一种策略，旨在提高系统性能。本压缩包中的内容可能涉及到如何将DNN与WMMSE算法相结合，以实现更加自适应和高效的网络训练。 DNN（Deep Neural Network）是一种多层的前馈神经网络，其深度体现在多个隐藏层上，每个隐藏层包含多个神经元。DNN能够通过学习复杂的非线性关系来解决高维度数据的分类和回归问题。其核心在于反向传播算法，用于计算梯度并更新权重，以最小化损失函数。然而，传统的随机梯度下降法在处理大规模数据时可能会遇到学习率选择的挑战，这可能导致训练过程不稳定或者收敛速度慢。 WMMSE（加权最小均方误差）算法，源于无线通信领域的信号处理，主要用于联合优化无线网络中的信源编码器和信道编码器。WMMSE的目标是通过调整各个用户间的权重，最小化整个系统的平均加权均方误差，从而达到系统性能的最大化。在DNN的上下文中，WMMSE可能被用作一个动态学习率调整策略，使得网络能够根据训练过程中的表现自动调整学习速率，提高训练效率和模型的泛化能力。结合DNN与WMMSE，可能的实现方式是利用WMMSE的优化策略来动态地调整DNN的训练参数，如学习率。这样可以使得DNN在训练过程中更加灵活，更好地适应不同阶段的需求，避免过拟合或欠拟合的问题。这种方法可能特别适用于处理实时数据流或者复杂环境下的机器学习任务，因为网络可以自我调整以适应不断变化的输入条件。压缩包中的“DNN”文件可能包含了实现这一结合的代码、模型配置、实验结果或者其他相关资料。深入研究这个文件，我们可以了解到如何在实际应用中结合DNN和WMMSE，以及如何通过这种结合提升模型的性能和训练效率。这对于理解深度学习中的自适应学习率策略，以及在通信领域中应用深度学习技术具有重要的参考价值。

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DNN.zip （12个子文件）

DNN

obj_IA_sum_rate.m 871B

main.m 1KB

Gussian_50000_10.mat 38.93MB

trainDNN.m 2KB

WMMSE_sum_rate.m 1KB

testperformance.m 2KB

DNN_CDF_10_50000_20_20.fig 1.16MB

Gussianfit_10_50000_20_20.m 56KB

generate.m 1KB

drawfig.m 1KB

trainperformance.m 1KB

README.md 906B

# DNN_WMMSE [Update]: This code is outdated, please refer to our Python version: https://github.com/Haoran-S/SPAWC2017. --------------------------------------------------------------------- MATLAB code to reproduce our works on DNN research. Simply run "main.m", you will get the result for Gaussian IC case. To get results for other sections, slightly modification may apply. We also provide some pre-trained functions to show our results in Table. 1 & Table 2. To run our code, Neuron Network Toolbox and Deep Learning Toolbox need to be installed first. Code has been tested successfully on MATLAB 2016b prerelease platform. References: [1] Haoran Sun, Xiangyi Chen, Qingjiang Shi, Mingyi Hong, Xiao Fu, Nikos D. Sidiropoulos. "LEARNING TO OPTIMIZE: TRAINING DEEP NEURAL NETWORKS FOR WIRELESS RESOURCE MANAGEMENT." version 1.0 -- September/2016 Written by Haoran Sun (hrsun AT iastate.edu)