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Kyriakos Stylianopoulos
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新型 XL MIMO 系统实现波域神经网络推理
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将神经网络计算与无线信道本身集成，直接对无线传输的数据执行机器学习推理。该方法在接收端使用配备堆叠智能超表面 (SIM) 的 eXtremely Large Multiple-Input Multiple-Output (XL MIMO) 系统。该系统充当两层神经网络，其中无线信道构成第一层，SIM 实现第二层可控层。通过利用极端学习机 (ELM) 框架，该架构展示了通用逼近能力，并实现了与理想化数字…
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新型无线极端学习机利用超表面实现无线人工智能
研究人员开发了一种新颖的无线极端学习机（ELM）系统，该系统利用非线性堆叠智能超表面进行无线数据分类。该架构将机器学习推理直接集成到通信过程中，通过在波域中利用超表面来近似网络权重，从而降低了硬件复杂性。数值评估表明，该方法可实现与传统数字模型相当的分类精度，展示了通信系统中低复杂度、波域学习的潜力。