Artificial_Intelligence_for_UAV-Enabled_Wireless_N.pdf
3.1 MB
👽 Наука. Разработки. ИИ и беспилотники
Статья (на английском) представляет собой всеобъемлющую обзор современной научной литературы по теме использования ИИ в сетях беспилотных летательных аппаратов.
В статье рассматриваются потенциальные применения ИИ для сетей БАС, с акцентом на методах машинного обучения (ML), включая обучение с учителем, без учителя, а также подкрепленное и неконтролируемое обучение.
Обсуждаются методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети (CNN), рекурсивные нейронные сети (RNN) и другие. Также обсуждается применение методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, Double Q-network (DQN) и Deep Q-network (DQNN).
Рассматриваются проблемы, связанные с использованием этих методов, и предлагаются возможные направления для будущих исследований.
#наука #разработки #искусственныйинтеллект
Статья (на английском) представляет собой всеобъемлющую обзор современной научной литературы по теме использования ИИ в сетях беспилотных летательных аппаратов.
В статье рассматриваются потенциальные применения ИИ для сетей БАС, с акцентом на методах машинного обучения (ML), включая обучение с учителем, без учителя, а также подкрепленное и неконтролируемое обучение.
Обсуждаются методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети (CNN), рекурсивные нейронные сети (RNN) и другие. Также обсуждается применение методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, Double Q-network (DQN) и Deep Q-network (DQNN).
Рассматриваются проблемы, связанные с использованием этих методов, и предлагаются возможные направления для будущих исследований.
#наука #разработки #искусственныйинтеллект