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本文提出将复值酉递归网络（uRNNs）作为递归 PPO 架构的即插即用替代方案，利用受量子态测量启发的保相位动力学来应对部分可观测性问题。作者报告称，在 rocksample 和 Craftax 等可通过记忆改进的任务上，其方法的奖励最高可达基线的 3 倍，代码已公开发布。
提出CRFCAN，一种用于亚THz OFDM系统中联合信道与相位噪声估计的复数值残差网络，通过受物理启发的结构实现端到端恢复，并优于传统和最先进深度学习模型。