RIS前沿技术系列讲座（八）-潘存华老师-RIS前沿技术系列讲座（八）-潘存华老师报告-录屏

热门回复：

• 恒儿同学:潘老师的slides可以从以下链接中获取~ 链接：https://pan.baidu.com/s/1KV_nYq0u53mYE3WftmhyTA 提取码：f0d4
• Jeff_陳:我是第一位提问的同学，对于RIS与DRL结合的问题，这里我想说明一下：可能我在提问的时候没有表达清楚我的意思，以至于潘老师误解了。其实DRL在运用到RIS波束设计的时候，“deep”是用来搭载网络而训练policy的，并不是输入一些信道的CSI数据集进行训练。这样的一种policy是由agent通过感知周围的环境、并与环境交互做出相应的action，以达到reward长期最大化而得到的，从而得出最优的波束设计方案。关于DRL在RIS波束设计的motivation，可以参考RIS+DRL的一些文章，说的比较清楚。 所以我实际想问的问题是，在考虑非完美CSI下，agent与环境交互得到的CSI是估计值加误差值，在进行reward设计时，一般会最大化sum-rate，那这里在计算sum-rate时，CSI是否也是估计值加误差值？ 如果有同学对该问题有想法，并且对RIS + convex optimization & DRL感兴趣，可以通过邮箱联系我：jeff592834264@qq.com，在进行RIS相关研究时可以一起讨论。[OK]
• 孙悟空1995:感谢分享。请问up主我想听直播。有没有直播通知。对外校吗？
• 宁诺夫斯基:感谢潘老师分享！