【摘 要】
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人工神经网络因硬件计算能力的突飞猛进和深度学习算法的提出而重新焕发出青春,成功地应用于图像识别、话音识别、手写识别、自动驾驶、围棋等各个方面,取得了划时代的成就。
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人工神经网络因硬件计算能力的突飞猛进和深度学习算法的提出而重新焕发出青春,成功地应用于图像识别、话音识别、手写识别、自动驾驶、围棋等各个方面,取得了划时代的成就。本报告将回顾总结TDNN、RFTDNN、RVTDRBFNN、ARBFNN、MRBFNN、限带MRBFNN等各种不同结构的人工神经网络在宽带功放非线性建模及数字预失真方面的研究成果。在此基础上,针对5G功放的非线性建模和线性化问题,讨论了基于大数据和深度神经网络的5G功放非线性建模及数字预失真线性化理论和实现方法。
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