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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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