In reciprocity-based over-the-air split learning, channel aging rotates and attenuates the derivative signal returned to the transmitter. Seven case studies combine numerical forecasts, mechanism checks, and competing predictions. Near the correlation zero, an archived SGD comparison finds truncated inversion 0.000813 lower in cross-entropy than polar correction, with a paired 95% interval for the difference from -0.001853 to 0.000060, and a retained-mode quadratic proxy slightly favors truncation. Selecting the return port with the largest received power falls short of the predicted five-point alignment advantage over random selection at both tested spacings, gaining at most 0.97 points, while the local inverse relation between amplitude and phase gradient is supported. Seven specified interference-induced accuracy-collapse predictions are rejected, and independent zero-mean interference preserves the conditional mean under a fixed linear chain. Per-subcarrier correction and spherical-wavefront compensation do not deliver their predicted accuracy gains. Focusing leaves both methods near chance in a single-mode model and adds no observed gain in a model with a line-of-sight component plus scattering. A successful port assignment under nonsymmetric motion refutes an exact-symmetry requirement. The competing positioning-error prediction is supported. Gaussian rail jitter with a standard deviation of 0.383 wavelengths yields high terminal test accuracy, whereas a fixed bias of the same magnitude yields near-chance accuracy. These cases distinguish valid local physical relations from unsupported training forecasts through task support, noise injection, and update moments.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
23+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员