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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer解码器的高速通信链路发送器建模方法，该方法通过将输入信号参数化，建立一个编码器‑解码器架构的深度学习模型，包括非序列编码器和Transformer序列解码器，在给定输入信号情况下，预测发送端的输出信号。编码器处理输入信号参数，生成上下文向量，随后传递至传入解码器。解码器利用上下文向量和发送器输出信号序列，为序列中的每个点逐一生成类别概率分布。模型通过随机掩码策略训练，并采用非自回归解码及滤波技术进行推理，实现并行输出序列预测，并通过一次信号滤波得到最终输出。与传统仿真技术相比，该方法大幅提高了仿真速度，并保持很小的误差。
主权项：1.一种基于Transformer解码器的高速通信链路发送器建模方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，通过电路仿真采集训练数据：在电路仿真软件中，对发送器电路输入不同信号，采集发送器电路输出信号作为训练数据；步骤2，构建基于Transformer解码器的深度学习模型：建立一个采用编码器-解码器架构的深度学习模型，包括一个非序列编码器和一个Transformer序列解码器；步骤3，使用随机掩码方式训练，以增强预测掩码位置元素的能力：设定输入信号长度固定，输出序列长度预设为n，不随输入变化；步骤4，使用非自回归解码与滤波的推理：对深度学习模型输入信号参数，通过非自回归解码与滤波预测输出信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于Transformer解码器的高速通信链路发送器建模方法
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