代寫DNN程序作業、代作DNN的資源分配框架
我們提出了一種基於DNN的資源分配框架，來優化CRN的性能，而不管CRN的EE如何。它由三層組成，即輸入層，多個隱藏層和輸出層。輸入是具有連續概率密度函數的瞬時信道功率增益 、 和 ，輸出是 或 ，隱藏層和輸出層的激活函數是ReLU，即 ，其中 和 分別表示神經單元的輸入和輸出，後面給出了網絡結構的詳細參數，為了獲得每個神經元的權重，需要對DNN進行訓練，訓練數據通過[6]提出的傳統資源分配策略或[5]給出的節能資源分配策略獲得，瞬時信道功率增益 、 和 是具有連續的概率密度函數，信道gSS，gSP和hPS是瑞利分組衰落，分別是指數分布1，0.5和0.5的指數分布
例如指數分布，令 =[ ]表示第i個輸入訓練過程的向量，輸出數據分別由 和 表示，使用傳統的方案，可以獲得具有大量訓練數據的集合，在訓練過程中，應用均方誤差最小化準則[13]，並且由於可以以分布式方式實施，因此利用小批量梯度下降算法來更新權重值。

期中 表示CBS的節能最優發射功率， 和 分別對應ATP和AIP約束的雙變量。在（6）式中， 是一個非負成本因子，在[5]中雙變量是通過亞梯度法得到的。與SE最大化問題類似，由參數 帶入優化問題（5-7）中，然後求出 ，不斷用亞梯度法更新 ，在允許誤差內，此時的 為最大能效。
每個隱層的神經元數量為200.訓練過程基於使用[5]和[6]中提出的具有107信道實現的方案獲得的數據。 測試結果通過使用103通道實現獲得。 仿真設置來自[5]的設置。 恒定電路功率和放大器系數PC和ζ分別設置為0.05W和0.2。 噪音的方差是0.01。 Pp為60 mW。 用於更新μ和λ的次梯度方法的所有叠代步長都是0.1。 信道gSS，gSP和hPS是瑞利分組衰落，分別是指數分布1，0.5和0.5的指數分布
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