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深度神经网络在AI辅助5G自优化中的研究与实践
目录
深度神经网络在AI辅助5G自优化中的研究与实践（1）．．．．．．．．．．．．3
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
人工智能与通信技术的融合背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
5G技术的挑战与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深度神经网络在AI辅助5G自优化中的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
三、深度神经网络基础知识概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度神经网络的基本概念与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
深度神经网络的主要类型及应用领域介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
深度神经网络的训练与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、AI辅助下的5G网络架构分析与实践应用探讨．．．．．．．．．．．．．．．．13
AI与通信技术的融合原理与技术手段分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
现有网络架构的局限性及面临的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
AI辅助下的新型网络架构设计与实践应用案例探讨．．．．．．．．．．．17
五、深度神经网络在AI辅助5G自优化中的具体应用与案例分析．．．．19
基于深度神经网络的网络性能预测模型构建与应用探讨．．．．．．．20
基于深度神经网络的网络优化算法设计与实现过程分析．．．．．．．21
基于深度神经网络的自适应资源分配策略分析与研究实例展示．23
六、技术难点与解决方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
数据处理与集成挑战分析及解决方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
模型训练与优化过程中的难点分析及解决方案探讨．．．．．．．．．．．27
七、前景展望与建议性方案讨论及技术创新预测．．．．．．．．．．．．．．．．28
深度神经网络在AI辅助5G自优化中的研究与实践（2）．．．．．．．．．．．30
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.1神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.4深度学习算法与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5G技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.15G技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.25G网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.35G关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
AI辅助5G自优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.1自优化概念与模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.2深度学习在自优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.3案例分析与实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
实践应用与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
5.1实际场景应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
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