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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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