待验证50% 置信事实精确时间
基于CNN的神经接收机（如DeepRx）依赖局部感受野，在稀疏导频下难以充分利用远处导频信息。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/5
首次发现
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相关事实
待验证DeepRx是诺基亚贝尔实验室提出的基于CNN的神经接收机，将接收到的资源网格（含DMRS）直接映射为编码比特的对数似然比（LLR），以端到端方式训练。74% 相似待验证深度神经网络降噪的代表性方案包括RNNoise和DeepFilterNet72% 相似待验证深度学习中CNN用于提取神经信号的空间特征，RNN/LSTM和Transformer架构用于捕捉时序依赖关系66% 相似待验证SPLADE和DeepImpact是学习稀疏检索的代表，产生稀疏向量但每个词权重由神经网络学习得出，能做词项扩展65% 相似待验证深度神经网络由输入层、若干隐藏层、输出层构成，每个神经元对前一层输入做加权求和加偏置后通过激活函数做非线性变换62% 相似
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