Maskininlärning, och mer specifikt djupinlärning, har visat anmärkningsvärda prestationer i sensation, kommunikation och slutledning. I detta dokument överväger vi tillämpningen av den djuputvecklade tekniken i problemet med signalrekonstruktion från dess en bit bullriga mätningar. Nämligen föreslår vi en modellbaserad maskininlärningsmetod och utvecklar iterationer av en inferenceoptimeringsalgoritm till skikten i ett djupt neuralt nätverk för en bit signalåterställning. Det resulterande nätverket, som vi kallar DeepRec, kan effektivt hantera återvinningen av högdimensionella signaler från förvärvade enstaka bullriga mätningar. Den föreslagna metoden resulterar i en förbättring av noggrannheten och beräkningseffektiviteten i förhållande till det ursprungliga ramverket, vilket visas genom numerisk analys.
Å andra sidan använde REF den djuputvecklade tekniken för att lösa flerdimensionella signalåterställningsproblem med en bit kvantisering.
Deep Signal Recovery with One-Bit Quantization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}