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使用机器学习模型的自适应信道编码

摘要

本公开提供了能够对信道编码模型进行自适应训练的系统和方法,其中该信道编码模型包括编码器模型、结构上位于编码器模型之后的信道模型、和结构上位于信道模型之后的解码器模型。信道模型可以已经例如通过在已经经由通信信道发送的示例数据上训练信道模型而训练,以模拟通信信道。信道编码模型可以在损失函数上被训练,其中该损失函数描述输入到编码器模型中的输入数据和从解码器模型接收的输出数据之间的差异。具体地,这种损失函数可以通过解码器模型而反向传播同时修改解码器模型,通过信道模型而反向传播同时保持信道模型不变,然后通过编码器模型而反向传播同时修改编码器模型。

著录项

  • 公开/公告号CN110249342A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 谷歌有限责任公司;

    申请/专利号CN201780085395.1

  • 发明设计人 J.E.霍尔特;M.赫雷肖夫;

    申请日2017-09-28

  • 分类号

  • 代理机构北京市柳沈律师事务所;

  • 代理人金玉洁

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2024-02-19 14:26:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20170928

    实质审查的生效

  • 2019-09-17

    公开

    公开

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