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基于Transformer模型的5G功放预失真研究
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王静怡
陈景豪
许高明
《天线研究》
2024年3期
摘要:
为了补偿功放的非线性失真和记忆效应,本文基于一种基于深度学习的Transformer模型用于射频功放非线性建模的数字预失真算法。该模型具有长时序依赖捕获和交互能力,可以很好地表征功放的强非线性失真和记忆效应。为了验证该模型的建模性能和线性化效果,对比了当下流行的数字预失真器模型,实验结果表明,相比于FFNN模型和LSTM模型,建模精度提高了~2.1dB,同时模型参数量减少了~21%。
基于神经网络智能翻译模型研究
下载:
158
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2083
林苡若
陈逍
《神经科学研究》
2023年2期
摘要:
随着人工智能在自然语言处理上的不断进步,本文简要介绍了翻译的发展,结合神经网络智能翻译模型,对机器翻译系统模型进行了说明,并引入了神经网络技术优化模型运行的稳定性。传统的机器翻译模型性能受限于双语平行语料库的规模,提出了一种联合EM算法的自动语料扩充方法,利用EM算法对Transformer模型进行优化,降低了训练代价,并且提高了翻译的准确性。
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