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Generative Learning for Wireless Communications: Fundamentals and Applications - cover

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Generative Learning for Wireless Communications: Fundamentals and Applications

Songyang Zhang (Curatore)

Shuai Zhang (Curatore)

Elsevier Science Publishing Co Inc, 2026

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Descrizione

Generative learning (GL) has emerged as an essential tool for data processing and network optimization in the broad area of next-generation communication systems. Generative Learning for Wireless Communications: Fundamentals and Applications provides a comprehensive and systematic tutorial for applying generative learning models to wireless communications. It explains the core concepts of state-of-the-art generative learning models, including generative adversarial nets, variational autoencoder, and other advanced models, such as transformers and diffusion models, and then shows their application to specific areas in wireless communications.

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Dettagli

Curatore:

Songyang Zhang, Shuai Zhang

Editore:

Elsevier Science Publishing Co Inc

Anno:

2026

Rilegatura:

Paperback / softback

Pagine:

325 p.

Testo in English

Dimensioni:

235 x 191 mm

Peso:

450 gr.

EAN:

9780443414978

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