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公开(公告)号：CN117061058A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310934826.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于深度学习的信道压缩反馈的分离训练方法及相关设备；方法包括：通过多次迭代来对初始编码器和初始解码器进行联合训练，得到第一编码器和第一解码器；通过多次迭代来对初始解码器进行第一分离训练，并在每次迭代中，将信道状态信息输入至第一编码器，并输出隐空间向量，将隐空间向量作为该次迭代中初始解码器的输入，以信道状态信息作为该次迭代中初始解码器输出的目标；通过多次迭代来对初始编码器进行第二分离训练，并在每次迭代中，将信道状态信息作为初始编码器的输入，令所述第一解码器将反向传播中的梯度反馈至所述初始编码器，通过将所述梯度最小化作为目标，来调整该次迭代中所述初始编码器的权重。
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