一种数据处理方法及相关装置与流程

本技术涉及神经网络领域，尤其涉及一种数据处理方法及相关装置。

背景技术：

1、目前，人工智能(artificial intelligence，ai)技术已应用于无线通信系统中的网络层相关问题(如网络优化、移动性管理、资源分配等)和物理层相关问题(如信道编译码、信道预测、接收机等)等方面。

2、当ai技术应用于无线通信系统中时，可在设备个数为预设数的条件下，训练神经网络，获得求解待求解问题的神经网络。一些情况下，待求解问题的输出与输入之间的关系会随着设备数量的变化而发生变化。当设备的数量发生变化时，若仍采用未经重新训练的神经网络，使得待求解问题的解的准确性较低，从而使得系统产生的较大性能损失。因此，往往需要重新训练神经网络，或预先训练多个模型以适配不同的设备数量，存在系统的存储和处理开销大的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种数据处理方法及相关装置，可以以较低的系统开销，保证待求解问题的解的准确性。

2、第一方面，本技术实施例提供一种数据处理方法，可以应用于第一装置。该方法包括，获取k维数据，将该k维数据输入第一机器学习模型，获得待求解问题的解。其中，第一机器学习模型包括第一处理模块和第二处理模块。第二处理模块是基于待求解问题的约束条件确定的。第二处理模块用于对k维数据进行维度泛化。第一处理模块是根据m维数据训练获得的。m的取值与k的取值无关，k、m为正整数。

3、本技术实施例中，在求解待求解问题时，采用了对k维数据进行维度泛化的第二处理模块，从而可增强k维数据的维度泛化能力，另外采用了根据m维预先训练获得的第一处理模块，无需因为输入数据的维度的变化而重新训练第一处理模块，可以以较低的系统开销，保证待求解问题的解的准确性。

4、一种可选的实施方式中，第一装置可通过信道估计获取k维数据。可选的，k维数据由终端进行信道估计获得，第一装置再从该终端处接收k维数据。

5、一种可选的实施方式中，上述待求解问题不具有维度泛化特性。待求解问题不具有维度泛化特性时，根据m维数据训练获得的第一处理模块泛化到k维数据。那么，若基于第一处理模块求解待求解问题，则获得的待求解问题的解的准确性较低。因此，基于预先训练获得的第一处理模块和对k维数据进行维度泛化的第二处理模块，求解待求解问题，可提高k维数据的维度泛化能力，从而获得较为准确的解。

6、一种可选的实施方式中，将k维数据输入第一机器学习模型，获得待求解问题的解，包括：将k维数据输入第一处理模块，获得k个第一中间解；将k个第一中间解输入第二处理模块，获得待求解问题的解。

7、可见，在求解待求解问题时，将k维数据输入预先训练的第一处理模块，获得k个第一中间解，再通过进行维度泛化的第二处理模块对k个第一中间解进行维度泛化，从而实现对k维数据的维度泛化，进而可使得求解的解更加准确。

8、一种可选的实施方式中，待求解问题是一个网络设备与k个终端进行通信所使用的总带宽最小化时，网络设备向k个终端发送通信信号的功率，该待求解问题的约束条件包括网络设备向k个终端发送通信信号的总功率在第一范围内。也就是说，待求解问题是一个网络设备与k个终端进行下行通信时，网络设备向k个终端发送通信信号的功率分配问题。

9、一种可选的实施方式中，待求解问题是k个终端与一个网络设备进行通信所使用的总带宽最小化时，k个终端向网络设备发送通信信号的功率，该待求解问题的约束条件包括k个终端向网络设备发送通信信号的总功率在第三范围内。也就是说，待求解问题是k个终端与一个网络设备进行上行通信时，k个终端向网络设备发送通信信号的功率分配问题。

10、一种可选的实施方式中，待求解问题是上述k个终端与一个网络设备进行上行或下行通信的功率分配问题时，上述第二处理模块包括归一化指数函数激活层。也就是说，第一装置求解该功率分配问题时，通过归一化指数函数激活层对k维数据进行维度泛化。

11、另一种可选的实施方式中，待求解问题是一个网络设备与k个终端进行通信所使用的总带宽最小化时，网络设备与k个终端进行通信所使用的带宽，该待求解问题的约束条件包括网络设备与k个终端中每个终端进行通信时的服务质量在第二范围内。也就是说，待求解问题为一个网络设备与k个终端进行上行通信或下行通信时，所使用的带宽分配问题。

12、一种可选的实施方式中，待求解问题为一个网络设备与k个终端进行上行通信或下行通信，所使用的带宽分配问题时，上述第二处理模块包括激活层和缩放因子层。缩放因子层中的第k个缩放因子是将第k个数据和k输入缩放因子计算模块获得的，k为小于或等于k的正整数。可见，求解该带宽分配问题时，通过激活层和缩放因子层对k维数据进行维度泛化。

13、一种可选的实施方式中，待求解问题为一个网络设备与k个终端进行上行通信或下行通信，所使用的带宽分配问题时，将k个第一中间解输入第二处理模块，获得待求解问题的解，包括：将k个第一中间解输入激活层，获得k个第二中间解；将k个第二中间解输入缩放因子层，获得待求解问题的解。

14、可见，基于预先训练的第一处理模块获得k个第一中间解后，再依次基于激活层和缩放因子层对k个第一中间解进行维度泛化，获得带宽分配问题的解。

15、一种可选的实施方式中，待求解问题是上述功率分配问题或带宽分配问题时，k维数据是网络设备与k个终端之间的信道增益。该k个信道增益可以是第一装置通过信道估计获得的。

16、一种可选的实施方式中，上述第一处理模块是具有置换等变特性的置换等变神经网络或图神经网络。该方式可使得第一装置求解具有置换等变特性的待求解问题时，可采用该第一处理模块。

17、第二方面，本技术还提供一种通信装置。该通信装置具有实现上述第一方面所述的第一装置的部分或全部功能。比如，该通信装置的功能可具备本技术中第一方面所述的第一装置的部分或全部实施例中的功能，也可以具备单独实施本技术中的任一个实施例的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的单元或模块。

18、在一种可能的设计中，该通信装置的结构中可包括处理单元和通信单元，所述处理单元被配置为支持通信装置执行上述方法中相应的功能。所述通信单元用于支持该通信装置与其他通信装置之间的通信。所述通信装置还可以包括存储单元，所述存储单元用于与处理单元和通信单元耦合，其保存通信装置必要的程序指令和数据。

19、一种实施方式中，所述通信装置包括：处理单元和通信单元，通信单元用于进行数据/信令收发；

20、处理单元，用于获取k维数据；

21、处理单元，还用于将所述k维数据输入第一机器学习模型，获得待求解问题的解；所述第一机器学习模型包括第一处理模块和第二处理模块；

22、所述第二处理模块是基于所述待求解问题的约束条件确定的；所述第二处理模块用于对所述k维数据进行维度泛化；所述第一处理模块是根据m维数据训练获得的；所述m的取值与所述k的取值无关；所述k、所述m为正整数。

23、另外，该方面中，通信装置其他可选的实施方式可参见上述第一方面的相关内容，此处不再详述。

24、作为示例，通信单元可以为收发器或通信接口，存储单元可以为存储器，处理单元可以为处理器。

25、一种实施方式中，所述通信装置包括：处理器和收发器，收发器用于进行数据/信令收发；

26、处理器，用于获取k维数据；

27、处理器，还用于将所述k维数据输入第一机器学习模型，获得待求解问题的解；所述第一机器学习模型包括第一处理模块和第二处理模块；

28、所述第二处理模块是基于所述待求解问题的约束条件确定的；所述第二处理模块用于对所述k维数据进行维度泛化；所述第一处理模块是根据m维数据训练获得的；所述m的取值与所述k的取值无关；所述k、所述m为正整数。

29、另外，该方面中，上行通信装置其他可选的实施方式可参见上述第一方面的相关内容，此处不再详述。

30、另一种实施方式中，该通信装置为芯片或芯片系统。所述处理单元也可以体现为处理电路或逻辑电路；所述收发单元可以是该芯片或芯片系统上的输入/输出接口、接口电路、输出电路、输入电路、管脚或相关电路等。

31、在实现过程中，处理器可用于进行，例如但不限于，基带相关处理，收发器可用于进行，例如但不限于，射频收发。上述器件可以分别设置在彼此独立的芯片上，也可以至少部分的或者全部的设置在同一块芯片上。例如，处理器可以进一步划分为模拟基带处理器和数字基带处理器。其中，模拟基带处理器可以与收发器集成在同一块芯片上，数字基带处理器可以设置在独立的芯片上。随着集成电路技术的不断发展，可以在同一块芯片上集成的器件越来越多。例如，数字基带处理器可以与多种应用处理器(例如但不限于图形处理器，多媒体处理器等)集成在同一块芯片之上。这样的芯片可以称为系统芯片(system on achip，soc)。将各个器件独立设置在不同的芯片上，还是整合设置在一个或者多个芯片上，往往取决于产品设计的需要。本技术实施例对上述器件的实现形式不做限定。

32、第三方面，本技术还提供一种处理器，用于执行上述各种方法。在执行这些方法的过程中，上述方法中有关发送上述信息和接收上述信息的过程，可以理解为由处理器输出上述信息的过程，以及处理器接收输入的上述信息的过程。在输出上述信息时，处理器将该上述信息输出给收发器，以便由收发器进行发射。该上述信息在由处理器输出之后，还可能需要进行其他的处理，然后才到达收发器。类似的，处理器接收输入的上述信息时，收发器接收该上述信息，并将其输入处理器。更进一步的，在收发器收到该上述信息之后，该上述信息可能需要进行其他的处理，然后才输入处理器。

33、对于处理器所涉及的发送和接收等操作，如果没有特殊说明，或者，如果未与其在相关描述中的实际作用或者内在逻辑相抵触，则均可以更加一般性的理解为处理器输出和接收、输入等操作，而不是直接由射频电路和天线所进行的发送和接收操作。

34、在实现过程中，上述处理器可以是专门用于执行这些方法的处理器，也可以是执行存储器中的计算机指令来执行这些方法的处理器，例如通用处理器。上述存储器可以为非瞬时性(non-transitory)存储器，例如只读存储器(read only memory，rom)，其可以与处理器集成在同一块芯片上，也可以分别设置在不同的芯片上，本技术实施例对存储器的类型以及存储器与处理器的设置方式不做限定。

35、第四方面，本技术还提供了一种通信系统，该系统包括一个或多个网络设备，以及一个或多个终端设备。在另一种可能的设计中，该系统还可以包括与网络设备、终端设备进行交互的其他设备。

36、第五方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，用于储存指令，当所述指令被计算机运行时，实现上述第一方面任一项所述的方法。

37、第六方面，本技术还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，实现上述第一方面任一项所述的方法。

38、第七方面，本技术提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器和接口，所述接口用于获取程序或指令，所述处理器用于调用所述程序或指令以实现或者支持第一装置实现第一方面所涉及的功能。例如，确定或处理上述方法中所涉及的数据和信息中的至少一种。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器，用于保存终端必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。