Epsilon Greedy Strategy for Hyper Parameters Tuning of A Neural Network Equalizer

强化学习 计算机科学 均衡(音频) 自适应均衡器 人工神经网络 均衡器 模拟退火 频道(广播) 人工智能 算法 电信
作者
Quyet Nguyen,Noel Teku,T. Bose
标识
DOI:10.1109/ispa52656.2021.9552055
摘要

In wireless communications, equalization can be used to remove channel impairments from transmissions. Neural networks (NNs) have proven to be an effective technique against conventional equalizers (i.e. decision-feedback, zero-forcing, etc.). High Frequency (HF) channels require high-performance equalizers to overcome Doppler shifts and large delay spreads. When using a NN equalizer, tuning its structure (i.e. activation function, optimizer, etc …) can be time-consuming. This work proposes using an annealing epsilon greedy algorithm, a reinforcement learning technique, to tune the attributes of a neural network equalizer. Reinforcement learning has been used to tune NNs in different applications, but to the best of our knowledge, it has not been done for NN equalization. The objective of this work is to analyze if using reinforcement learning can improve the performance of a NN equalizer.

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