获取神经网络的方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113873539A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202010615552.9(22)申请日2020.06.30(71)申请人华为技术有限公司地址518129广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼(72)发明人梁璟毕晓艳刘永(74)专利代理机构北京龙双利达知识产权代理有限公司11329代理人章愫时林(51)Int.Cl.H04W24/02(2009.01)H04L12/24(2006.01)权利要求书7页说明书38页附图10页(54)发明名称获取神经网络的方法和装置(57)摘要本申请提供了一种获取神经网络的方法和装置，以期减少发射机和接收机下载神经网络结构和参数信息等带来的空口开销。该方法包括：基于标准化的参考数据集、标准化的至少一个参考神经网络和标准化的性能判断准则，确定构建的目标神经网络是否满足预设的输出条件；在满足输出条件的情况下，输出该目标神经网络；在不满足输出条件的情况下，对该目标神经网络进行优化，直至获得的目标神经网络满足输出条件；其中，该目标神经网络是应用于发射机的发端目标神经网络或应用于接收机的收端目标神经网络。CN113873539ACN113873539A权利要求书1/7页1.一种获取神经网络的方法，其特征在于，包括：基于标准化的参考数据集、一个或多个参考神经网络和性能判断准则，确定构建的目标神经网络是否满足预设的输出条件；在满足所述输出条件的情况下，输出所述目标神经网络，输出的所述目标神经网络是应用于发射机的发端目标神经网络或应用于接收机中的收端目标神经网络。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在不满足所述输出条件的情况下，继续对所述目标神经网络进行优化，直至获得的目标神经网络满足所述输出条件。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述发端目标神经网络用于星座调制、信道编码、预编码、或信道信息的提取和压缩；所述收端目标神经网络用于星座解调、信道解码、检测接收、或信道信息的重构。4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从至少一套标准化的配置中确定适用于所述目标神经网络当前应用场景的配置；每套标准化的配置包括以下一项或多项：标准化的参考数据集、标准化的参考神经网络、标准化的数据结构、标准化的性能度量函数、标准化的性能判断准则、以及标准化的可实现能力度量值；其中，所述参考神经网络包括应用于接收机中的收端参考神经网络和/或应用于发射机中的发端参考神经网络；所述数据结构用于生成和/或解析空口信息；所述性能度量函数用于生成性能度量值，所述性能判断准则包括性能指标和所述目标神经网络的输出条件，所述性能判断准则用于基于所述性能度量值和所述性能指标，确定所述目标神经网络是否满足所述输出条件；所述可实现能力度量值用于选择匹配的神经网络和/或匹配的性能指标。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络为发端目标神经网络，所述一个或多个参考神经网络为一个或多个收端参考神经网络；以及所述基于标准化的参考数据集、一个或多个参考神经网络和性能判断准则，确定设计得到的目标神经网络是否满足预设的输出条件，包括：将从所述参考数据集中获取到的发端数据输入至所述发端目标神经网络中，所述发端目标神经网络用于根据预定义的数据结构对所述发端数据进行处理，以生成待发送给所述一个或多个收端参考神经网络的空口信息；从所述一个或多个收端参考神经网络获取一个或多个输出结果，所述一个或多个输出结果由所述一个或多个收端参考神经网络分别基于接收到的所述空口信息得到；将所述一个或多个输出结果和所述发端数据作为所述性能度量函数的输入，以得到一个或多个性能度量值；根据所述一个或多个性能度量值，以及所述性能判断准则，确定所述目标神经网络是否满足所述输出条件。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络为发端目标神经网络，所述一个或多个参考神经网络为一个或多个发端参考神经网络；以及所述基于标准化的参考数据集、一个或多个参考神经网络和性能判断准则，确定设计得到的目标神经网络是否满足预设的输出条件，包括：2CN113873539A权利要求书2/7页将从所述参考数据集中获取到的发端数据输入至所述发端目标神经网络中，所述发端目标神经网络用于根据预定义的数据结构对所述发端数据进行处理，以生成目标空口信息；将所述发端数据输入至所述一个或多个发端参考神经网络中，所述一个或多个发端参考神经网络用于根据预定义的数据结构对所述发端数据进行处理，以生成一个或多个参考空口信息；将所述一个或多个参考空口信息和所述目标空口信息作为所述性能度量函数的输入，以得到一个或多个性能度量值；根据所述一个或多个性能度量值，以及所述性能判断准则