조건부 변이형 오토-인코더들을 사용한 무선 채널들의 데이터-기반 확률론적 모델링

인공 신경망(artificial neural network)에 의해 수행되는 방법은, 송신 및 수신 시퀀스들의 데이터 세트에 기반하여, 채널을 표현하는 조건부 확률 분포(conditional probability distribution)를 결정하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 조건부 확률 분포에 기반하여 채널의 잠재 표현을 결정하는 단계를 포함한다. 방법은, 잠재 표현에 기반하여 채널-기반 기능(channel-based function)을 수행하는 단계를 더 포함한다. A method performed by an artifici...

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Main Authors OREKONDY TRIBHUVANESH, ZHENG SIMENG, SORIAGA JOSEPH BINAMIRA, BEHBOODI ARASH, WELLING MAX
Format Patent
LanguageKorean
Published 22.06.2023
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
ELECTRICITY
PHYSICS
TRANSMISSION
TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION
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Summary:인공 신경망(artificial neural network)에 의해 수행되는 방법은, 송신 및 수신 시퀀스들의 데이터 세트에 기반하여, 채널을 표현하는 조건부 확률 분포(conditional probability distribution)를 결정하는 단계를 포함한다. 방법은 또한, 조건부 확률 분포에 기반하여 채널의 잠재 표현을 결정하는 단계를 포함한다. 방법은, 잠재 표현에 기반하여 채널-기반 기능(channel-based function)을 수행하는 단계를 더 포함한다. A method performed by an artificial neural network includes determining a conditional probability distribution representing a channel based on a data set of transmit and receive sequences. The method also includes determining a latent representation of the channel based on the conditional probability distribution. The method further includes performing a channel-based function based on the latent representation.
Bibliography:Application Number: KR20237012331