Сигмоидная маркировка для высокоуровневого субформационного DOA

arXiv: 2610.13433v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: В настоящем документе рассматривается ошибка в категоризации сетки при оценке направления дорожки на основе глубокого обучения (DL). Классификационные методы УБН ограждают непрерывное угловое пространство в сетку, так что при пиковом прочтении точность и разрешение ограничиваются ступенью сетки и шириной пикового значения знака. Для решения этой проблемы мы предлагаем сигмоидную этикетку, которая кодирует DOA источников как сумму монотонных функций в зависимости от угла. Дифференцирование результатов работы сети CNN-Transformer, обученной сигмоидной этикеткой, приводит к резкому спектральному пиковому воздействию в исходном виде. В сочетании с умеренно уточненной ступенью сетки в 0,25 градусах трансформатор CNN и предлагаемый сигмоидный знак достигают точности в субстепени и разрешение на 1 градус, что нарушает предел погрешности квантизации сетки. Под единой CNN-Transformer позвоночник, мы сравним предлагаемую сигмоидную этикетку с гауссианской лэйблом 0-1 твердой лабораторией