SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:d3985ff1-76e8-483f-970a-539f52672a37"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:d3985ff1-76e8-483f-970a-539f52672a37" > What Can Machine Le...

What Can Machine Learning Teach Us about Communications

Lian, Mengke (författare)
Duke University
Häger, Christian, 1986 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Pfister, Henry D. (författare)
Duke University
 (creator_code:org_t)
2018
2018
Engelska.
Ingår i: IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings. - 2157-8095. ; 15 January 2019
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Rapid improvements in machine learning over the past decade are beginning to have far-reaching effects. For communications, engineers with limited domain expertise can now use off-the-shelf learning packages to design high-performance systems based on simulations. Prior to the current revolution in machine learning, the majority of communication engineers were quite aware that system parameters (such as filter coefficients) could be learned using stochastic gradient descent. It was not at all clear, however, that more complicated parts of the system architecture could be learned as well. In this paper, we discuss the application of machine-learning techniques to two communications problems and focus on what can be learned from the resulting systems. We were pleasantly surprised that the observed gains in one example have a simple explanation that only became clear in hindsight. In essence, deep learning discovered a simple and effective strategy that had not been considered earlier.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Telekommunikation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Telecommunications (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Information theory
Stochastic systems
Machine learning
Deep learning

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy