Wireless Networking: ns2 Laboratory Exercises

最新推荐文章于 2023-04-10 15:34:12 发布
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【论文笔记】Applications of Deep Reinforcement Learning in Communications and Networking: A Survey
观林望实的博客
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摘要 本文综述了深度强化学习（DRL）在通信和网络中的应用。现代网络中的实体需要在网络环境不确定的情况下在本地进行决策，以使网络性能最大化。强化学习被有效地用于使网络实体在状态空间和行为空间较小的情况下，获得动作的最优选择。然而，在复杂的大规模网络中，状态空间和动作空间往往很大，强化学习可能无法在合理的时间内找到最优策略。因此，发展强化学习与深度学习相结合的DRL来克服这一不足。在本次调查中，我们首先提供了从基本概念到高级模型的DRL教程。然后，我们回顾了为解决通信和网络中的新问题而提出的DRL方法。这些
Wireless Network 题解（并查集应用）
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NS2 教学手册(柯志亨网站资源)
norbert.jiang的专栏
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NS2 教學手冊 ( NS2 Learning Guide) [快速連結區] My works  中文影音教學區  Q&A for my works  My Book  My Talks  Forum  Basic  ns2-installation  Tcl/Tk/Otcl  Debug  Trace Processing  awk/gawk  Gnuplot  perl  late
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Deep Learning in Mobile and Wireless Networking：A Survey
06-12
推荐一篇今年3月份发表在 arXiv上的 关于深度学习在移动无线网络中应用的综述。首先，本文简要介绍了深度学习技术的基本背景和最新进展，以及在网络方面的潜在应用。 然后讨论了几种有助于在移动系统上高效部署深度...
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