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Titre: Utilisation du deep learning dans la radio cognitive.
Mots-clés: radio cognitive - réseaux de neurones récurrents - apprentissage profond.
Date de publication: 5-jui-2018
Editeur: 14-10-2018
Référence bibliographique: salles des thèses
Résumé: Les radios cognitives (RC) sont principalement destinées à une communication fiable et à une utilisation efficace des ressources spectrales. Ils identifient une action qui doit être appliquée à une situation particulière appelée le raisonnement. Les résultats des actions appliquées fournissent des informations qui les aident à modifier leur comportement appelé apprentissage. L'apprentissage peut être catégorisé comme un apprentissage supervisé et un apprentissage non supervisé. Pour concevoir les vrais systèmes cognitifs, diverses techniques du deep learning sont utilisées. Ce mémoire se concentre sur l'aspect d'apprentissage profond dans la RC et l’implémentation des réseaux de neurones récurrents dans la RC.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/13171
Collection(s) :Master RSD

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