Hyperparameter Free MEE-FP based Learning for Next Generation Communication Systems
Notice bibliographique
Résumé
Information theoretic learning (ITL) criteria have emerged useful for mitigating degradations caused by unknown non-Gaussian noise processes in future wireless communication systems. Specifically, the reproducing kernel Hilbert space (RKHS) based approaches relying on ITL based learning criteria are envisioned to provide nearoptimal mitigation of unknown hardware impairments and non-Gaussian noises. Among several ITL criteria, the recent works find the minimum error entropy with fiducial points (MEE-FP) promising due to its guarantee of unbiased estimation and generalization over generic noise distributions. However, MEE-FP based learning approaches are known to depend on an accurate kernel-width initialization. Also, the optimal value of this kernelwidth is well-known to vary temporally and across deployment scenarios. To remove the dependency on kernelwidth, a hyperparameter-free MEE-FP based adaptive algorithm is derived using random-Fourier features with sampled kernel widths (RFF-SKW). In addition, a detailed convergence analysis is presented for the proposed hyperparameter-free MEE-FP, which promises a near-optimal error-floor independent of step-size and guarantees convergence for a wide range of step sizes. The promised hyperparameter-independence and improved convergence for the proposed hyperparameter-free MEE-FP are validated by computer simulations considering different case studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».