公开(公告)号：CN119383688A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410988631.2

申请日：2024-07-23

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 韩相旭 ,  崔裕镇 ,  李俊镐

IPC: H04W36/08 ,  H04W24/08 ,  H04W24/10

Abstract: 提供了一种终端、一种由终端执行的方法以及一种由服务小区的执行的方法。该终端从服务小区接收测量配置，基于所述测量配置测量至少一个接收到的信号，并且确定与所述测量配置相对应的事件是否已经发生。基于确定所述事件已经发生，所述终端通过对包括多个测量结果的测量结果集进行编码来生成潜在向量，并且响应于所述事件的发生，向所述服务小区发送基于所述潜在向量生成的测量报告。

公开(公告)号：CN119383034A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411000775.9

申请日：2024-07-25

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 韩相郁 ,  李俊镐 ,  崔裕镇

IPC: H04L25/02 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/084

Abstract: 提供了一种操作电子装置的方法、操作基站的方法以及操作无线通信系统的方法。所述操作基站的方法包括：将参考信号发送到包括第一模型和第三模型的电子装置；从电子装置接收第一中间输出；通过将第一中间输出输入到来自第二模型的除了输出层之外的部分模型来获得第二中间输出，第二模型包括用于数据解压缩的第二神经网络；将第二中间输出发送到电子装置；从电子装置接收第一梯度值并更新所述部分模型的权重参数；以及生成与第一梯度值不同的第二梯度值，并将第二梯度值发送到电子装置。

公开(公告)号：CN111105012A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911010647.1

申请日：2019-10-23

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李正元 ,  M.埃尔-卡米 ,  J.吕 ,  崔裕镇

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本文公开了一种方法和系统。该方法包括开发具有第一变量、第二变量和表示第一变量与第二变量之间的共同信息的联合隐变量的联合隐变量模型；生成该联合隐变量模型的变分后验；训练该变分后验；以及基于该变分后验从第二变量执行第一变量的推断。

公开(公告)号：CN119946758A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411500099.1

申请日：2024-10-25

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 权阳秀 ,  文钟建 ,  崔胜镇 ,  崔裕镇 ,  金镇虎 ,  韩雄在

IPC: H04W36/32 ,  H04W36/14

Abstract: 公开了一种用户装备（UE）及其操作方法，所述用户设备支持第一无线电接入技术（RAT）网络和第二RAT网络，所述UE包括：处理电路系统，被配置为监测所述UE的位置是否已经从第一位置改变以获得监测结果，并且基于监测结果来执行到第一RAT网络的重新连接操作，连接到所述UE的网络基于所述UE移动到第一位置而从第一RAT网络切换到第二RAT网络。

公开(公告)号：CN111667047A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010142256.1

申请日：2020-03-04

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： M.埃尔-卡米 ,  李正元 ,  任昊宇 ,  崔裕镇

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40

Abstract: 本文公开了一种用于提供旋转不变神经网络的方法和系统。根据一个实施例，用于提供旋转不变神经网络的方法包括接收处于第一方向的图像的第一输入，并且训练内核对称，使得对应于第一输入的输出与对应于处于第二方向的图像的第二输入的输出相同。

公开(公告)号：CN109754063A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201811001199.4

申请日：2018-08-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 崔裕镇 ,  李正元 ,  莫斯塔法·伊尔-哈米

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种用于学习低精度神经网络的方法及装置。所述方法包括：选择神经网络模型，其中所述神经网络模型包括多个层，且所述多个层中的每一者包括权重及激活；通过将多个量化层插入到所述神经网络模型内来修改所述神经网络模型；将成本函数与经修改的所述神经网络模型进行关联，其中所述成本函数包括与第一正则化项对应的第一系数，且所述第一系数的初始值是预定义的；以及训练经修改的所述神经网络模型，以通过增大所述第一系数来产生层的量化权重，直到所有权重均被量化且所述第一系数满足预定义的阈值为止，还包括优化所述量化权重的权重缩放因数及优化量化激活的激活缩放因数，其中所述量化权重是使用经优化的所述权重缩放因数进行量化。

公开(公告)号：CN119945501A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411527170.5

申请日：2024-10-30

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李俊镐 ,  金在仁 ,  崔裕镇

IPC: H04B7/06 ,  G06N20/00

Abstract: 提供了一种无线通信装置及其操作方法以及操作系统的方法。所述操作无线通信装置的方法包括：基于CSI‑RS计算针对下行链路信道的第一信道矩阵，基于上行链路信道确定多级矢量量化处理的级等级，使用第一机器学习模型基于第一信道矩阵提取潜在矢量，在所述多级矢量量化处理的第一级中，基于所述潜在矢量产生第一残差潜在矢量，其中，第一残差潜在矢量基于从与第一级相应的第一码本中选择的第一码字，在所述多级矢量量化处理的与确定的所述级等级相应的第二级中，基于第一残差潜在矢量产生第二残差潜在矢量，其中，第二残差潜在矢量基于从与第二级相应的第二码本中选择的第二码字，以及基于第一码字和第二码字产生比特流。

公开(公告)号：CN111710007B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202010128383.6

申请日：2020-02-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 崔裕镇 ,  李正元 ,  穆斯塔法·艾尔可哈米

IPC: G06T9/00

Abstract: 在此提供了一种用于压缩的方法和系统。根据一个实施例，一种方法包括：使用拉格朗日乘数来训练条件自动编码器；和用混合量化箱大小来训练包括条件自动编码器的神经网络。

公开(公告)号：CN107967517A

公开(公告)日：2018-04-27

申请号：CN201710996667.5

申请日：2017-10-19

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 崔裕镇 ,  李正元 ,  穆斯塔法·艾尔可哈米

IPC: G06N3/08 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06F7/582 ,  G06N3/0472 ,  G06N3/063 ,  G06K9/6223 ,  G06N3/084

Abstract: 提供一种用于神经网络量化的方法和设备。描述了设备和制造该设备的方法以及用于执行深度神经网络中的参数量化的系统和方法。在一个方面，从训练的神经网络模型构建表示网络参数的多维矢量。量化多维矢量以获得被细调的作为簇中心的共享的量化矢量。然后对细调且共享的量化矢量/簇中心进行编码。解码反转过程。

公开(公告)号：CN119382833A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411002537.1

申请日：2024-07-25

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 金度延 ,  李俊镐 ,  郑多海 ,  崔裕镇

IPC: H04L1/06 ,  H04W72/044

Abstract: 提供电子装置和操作电子装置的方法。所述电子装置包括：存储器；通信模块，包括被配置为形成多个候选波束的天线阵列；以及处理器，连接到通信模块和存储器，处理器包括基于神经网络的信道状态分类器，其中，处理器被配置为：基于针对从基站接收的信号从所述多个候选波束测量的信息来生成信道特性数据，将信道特性数据输入到信道状态分类器以推断所述电子装置与基站之间的信道状态，并且基于推断的信道状态来重新形成所述多个候选波束。