weixin_42155685的博客

该研究综述了深度学习和NOMA技术在通信系统中的广泛应用，并探索了它们在5G通信中的各种应用。论文《A Review of Nuclei Detection and Segmentation on Microscopy Images Using Deep Learning With Applications to Unbiased Stereology Counting》主要回顾了最新的深度学习方法在细胞（核）检测和分割中的应用，特别是在癌症和阿尔茨海默病的研究中，并强调了结合无偏立体学的深度学习方法。

DRL的研究主要集中在几个方面：基于值函数的方法（如深度Q网络DQN）、基于策略的方法（如信任区域策略优化TRPO和异步优势演员评论A3C）、以及结合了多种技术的综合方法（如Rainbow算法）。元学习方法通过元学习范式生成任务，而迁移学习方法则先在丰富数据的基类上训练模型，再在少量标注的新类别上进行微调。TL可以分为四种类型：传递学习、归纳学习、无监督学习和负迁移学习，每种类型又可以进一步细分为四种学习类型：基于实例的学习、基于特征的学习、基于参数的学习和基于关系的学习。