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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119316091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411386866.0，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统是由梁微;马少博;尹政凯;苏坚;王德谦;孙安然;程雯欣设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统，构建LSTM网络作为元优化器的主体架构，元优化器的输入经过两个不同的权重矩阵后用Relu函数进行激活；处理后的输入分别进入LSTM网络的遗忘门，输入门，以及输出门，得到LSTM网络的输出；将得到的输出经权重矩阵以及限制因子处理后，得到预测的学习率值；语义通信主任务将利用元优化器预测的学习率对语义编解码器的参数进行优化，完成语义通信。本发明可以自动地对语义编解码器进行训练并使其满足收敛要求，解决由于语义通信任务、数据类型、数据模态、编解码器网络等异构因素所带来的无法普适化训练和实际大规模部署的技术问题，提升其对于不同语义通信任务的泛化能力。

本发明授权一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建LSTM网络作为元优化器的主体架构，元优化器的输入经过两个不同的权重矩阵后用Relu函数进行激活，元优化器的输入为语义通信任务的训练损失值以及上一阶段的历史信息，语义通信任务的训练过程如下： S101、初始化语义通信系统的编解码器参数，元优化器权重矩阵参数，初始学习率，元优化器主体LSTM的细胞参数，设置元学习轮数T； S102、将语义通信的训练知识背景按照设定比例随机划分为主任务知识背景和元学习知识背景； S103、语义通信任务的输入从主任务知识背景中随机采样，进行数据预处理； S104、将步骤S103预处理的数据作为输入依次进入到语义编码器，信道编码器，无线信道，信道解码器以及语义解码器，得到语义通信主任务的输出； S105、利用输入和输出计算得到训练损失后，按照初始学习率进行梯度下降以优化编解码器参数，具体为： 其中，为元优化器的输入输出关系，为输入元优化器的Loss值，为元优化器的细胞状态，为下一时刻元优化器的参数信息，为Loss值在语义通信主任务网络上关于参数w的梯度下降信息； S106、每T轮训练后，将当前轮次的训练损失值输入到元优化器中，元优化器内部利用元学习知识背景进行计算，对当前语义通信主任务应采取的学习率进行预测并记录，更新元优化器的参数为，具体为： 其中，代表Adam优化器；为Adam优化器的LR；是利用当前还未更新的元优化器预估的学习率经过计算后的下一时刻语义通信编解码器参数的预测值； 利用当前还未更新的元优化器预估的学习率经过计算后的下一时刻语义通信编解码器参数的预测值为： 其中，为元优化器的输入输出关系，为输入元优化器的Loss值，为元优化器的细胞状态，为元优化器的参数信息，为Loss值在语义通信主任务网络上关于参数w的梯度下降信息； S107、将主任务的学习率更新为元优化器预测得到的学习率，重复步骤S102-S107，直至步骤S105中的训练损失不再下降或达到训练总轮数； S2、经步骤S1处理后的输入分别进入LSTM网络的遗忘门，输入门，以及输出门，得到LSTM网络的输出； S3、将步骤S2得到的输出经权重矩阵以及限制因子处理后，得到预测的学习率值； S4、语义通信主任务将步骤S3利用元优化器预测的学习率对语义编解码器的参数进行优化，完成语义通信。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新南九道45号西北工业大学深圳三航科技大厦25层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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