具有随机化的联合学习中的经量化反馈制造技术

本公开的各个方面一般涉及无线通信。在一些方面，客户端设备可以至少部分地基于应用机器学习组件来确定与该机器学习组件相关联的反馈。相应地，客户端设备可以至少部分地基于该反馈来传送经量化值。使用具有至少部分地基于该反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定经量化值。提供了众多其他方面。提供了众多其他方面。提供了众多其他方面。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】具有随机化的联合学习中的经量化反馈
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求于2020年9月30日提交的题为“QUANTIZED FEEDBACK IN FEDERATED LEARNING WITH RANDOMIZATION(具有随机化的联合学习中的经量化反馈)”的美国临时专利申请No.63/085,748以及于2021年9月21日提交的题为“QUANTIZED FEEDBACK IN FEDERATED LEARNING WITH RANDOMIZATION(具有随机化的联合学习中的经量化反馈)”的美国非临时专利申请No.17/448,298的优先权，这些申请由此通过援引明确纳入于此。
[0003]公开领域
[0004]本公开的各方面一般涉及无线通信，并且涉及用于在具有随机化的联合学习中传送和接收经量化反馈的技术和装置。
[0005]背景
[0006]无线通信系统被广泛部署以提供诸如电话、视频、数据、消息接发、和广播等各种电信服务。典型的无线通信系统可以采用能够通过共享可用的系统资源(例如，带宽、发射功率等)来支持与多个用户通信的多址技术。此类多址技术的示例包括码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统、频分多址(FDMA)系统、正交频分多址(OFDMA)系统、单载波频分多址(SC
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FDMA)系统、时分同步码分多址(TD
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SCDMA)系统、以及长期演进(LTE)。LTE/高级LTE是对由第三代伙伴项目(3GPP)颁布的通用移动电信系统(UMTS)移动标准的增强集。
[0007]无线网络可以包括支持用于一个或多个用户装备(UE)的通信的一个或多个基站。UE可经由下行链路通信和上行链路通信来与基站进行通信。“下行链路”(或“DL”)是指从基站到UE的通信链路，而“上行链路”(或“UL”)是指从UE到基站的通信链路。
[0008]以上多址技术已经在各种电信标准中被采纳以提供使得不同UE能够在城市、国家、地区和/或全球级别上进行通信的共用协议。新无线电(NR)(其可被称为5G)是对由3GPP颁布的LTE移动标准的增强集。NR被设计成通过在下行链路上使用具有循环前缀(CP)的正交频分复用(OFDM)(CP
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OFDM)、在上行链路上使用CP
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OFDM和/或单载波频分复用(SC
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FDM)(也被称为离散傅里叶变换扩展OFDM(DFT
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s
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OFDM)以及支持波束成形、多输入多输出(MIMO)天线技术和载波聚集以改善频谱效率、降低成本、改善服务、利用新频谱、以及更好地与其他开放标准进行整合，来更好地支持移动宽带因特网接入。随着对移动宽带接入的需求持续增长，对于LTE、NR和其他无线电接入技术的进一步改进仍有用。
[0009]概述
[0010]本文中所描述的一些方面涉及一种由客户端设备执行的无线通信方法。该方法可以包括至少部分地基于应用机器学习组件来确定与该机器学习组件相关联的反馈。该方法可以进一步包括至少部分地基于反馈来传送经量化值，其中经量化值使用具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定。
[0011]本文中所描述的一些方面涉及一种由服务器设备执行的无线通信方法。该方法可以包括向客户端设备传送与机器学习组件相关联的配置，其中机器学习组件接受一个或多个输入以生成一个或多个输出。该方法可以进一步包括接收至少部分地基于来自已应用机器学习组件的客户端设备的反馈的经量化值，其中经量化值至少部分地基于具有至少部分
地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化。
[0012]本文中所描述一些方面涉及一种用于在客户端设备处进行无线通信的装置。该客户端设备可包括存储器和耦合到该存储器的一个或多个处理器。该一个或多个处理器可被配置成至少部分地基于应用机器学习组件来确定与机器学习组件相关联的反馈。该一个或多个处理器可被进一步配置成至少部分地基于反馈来传送经量化值，其中经量化值使用具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定。
[0013]本文中所描述一些方面涉及一种用于在服务器设备处进行无线通信的装置。该服务器设备可包括存储器和耦合到该存储器的一个或多个处理器。该一个或多个处理器可被配置成向客户端设备传送与机器学习组件相关联的配置，其中该机器学习组件接受一个或多个输入以生成一个或多个输出。该一个或多个处理器可被进一步配置成接收至少部分地基于来自已应用机器学习组件的客户端设备的反馈的经量化值，其中经量化值至少部分地基于具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化。
[0014]本文描述的一些方面涉及一种存储用于无线通信的指令集的非瞬态计算机可读介质。该一条或多条指令在由客户端设备的一个或多个处理器执行时可使得该客户端设备：至少部分地基于应用机器学习组件来确定与机器学习组件相关联的反馈。该一条或多条指令在由客户端设备的一个或多个处理器执行时可进一步使得该客户端设备：至少部分地基于反馈来传送经量化值，其中经量化值使用具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定。
[0015]本文描述的一些方面涉及一种存储用于无线通信的指令集的非瞬态计算机可读介质。该一条或多条指令在由服务器设备的一个或多个处理器执行时可使得该服务器设备：向客户端设备传送与机器学习组件相关联的配置，其中该机器学习组件接受一个或多个输入以生成一个或多个输出。该一条或多条指令在由服务器设备的一个或多个处理器执行时可进一步使得该服务器设备：接收至少部分地基于来自已应用机器学习组件的客户端设备的反馈的经量化值，其中经量化值至少部分地基于具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化。
[0016]本文描述的一些方面涉及一种用于无线通信的设备。该设备可以包括用于至少部分地基于应用机器学习组件来确定与机器学习组件相关联的反馈的装置。该设备可以进一步包括用于至少部分地基于反馈来传送经量化值的装置，其中经量化值使用具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定。
[0017]本文描述的一些方面涉及一种用于无线通信的设备。该设备可以包括用于向客户端设备传送与机器学习组件相关联的配置的装置，其中机器学习组件接受一个或多个输入以生成一个或多个输出。该设备可以进一步包括用于接收至少部分地基于来自已应用机器学习组件的客户端设备的反馈的经量化值的装置，其中经量化值至少部分地基于具有至少部分地基于反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化。
[0018]各方面一般包括如基本上在本文中参照附图和说明书描述并且如附图和说明书所解说的方法、装备、系统、计算机程序产品、非瞬态计算机可读介质、用户装备、基站、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在客户端设备处进行无线通信的装置，包括：存储器；以及耦合至所述存储器的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：至少部分地基于应用机器学习组件来确定与所述机器学习组件相关联的反馈；以及至少部分地基于所述反馈来传送经量化值，其中所述经量化值使用具有至少部分地基于所述反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化来确定。2.如权利要求1所述的装置，其中所述机器学习组件包括至少一个神经网络。3.如权利要求1所述的装置，其中所述反馈包括至少一个权重。4.如权利要求1所述的装置，其中所述反馈包括至少一个向量。5.如权利要求4所述的装置，其中所述经量化值至少部分地基于所述至少一个向量的一个分量。6.如权利要求4所述的装置，其中所述经量化值至少部分地基于所述至少一个向量的两个或更多个分量。7.如权利要求4所述的装置，其中所述经量化值至少部分地基于所述至少一个向量的投影。8.如权利要求1所述的装置，其中所述概率进一步至少部分地基于所述反馈的分布。9.如权利要求1所述的装置，其中所述概率进一步至少部分地基于与所述客户端设备和服务器设备之间的信道相关联的条件。10.如权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个处理器被进一步配置成：接收对所述概率和所述距离之间的至少一个关系的指示。11.如权利要求1所述的装置，其中所述概率和所述距离之间的至少一个关系是预配置的。12.一种用于在服务器设备处进行无线通信的装置，包括：存储器；以及耦合至所述存储器的一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：向客户端设备传送与机器学习组件相关联的配置，其中所述机器学习组件接受一个或多个输入以生成一个或多个输出；以及接收至少部分地基于来自已应用所述机器学习组件的所述客户端设备的反馈的经量化值，其中所述经量化值至少部分地基于具有至少部分地基于所述反馈的一个或多个值与多个经量化数字之间的相应距离的概率的随机化。13.如权利要求12所述的装置，其中所述机器学习组件包括至少一个神经网络。14.如权利要求12所述的装置，其中所述反馈包括至少一个权重。15.如权利要求12所述的装置，其中所述反馈包括至少一个向量。16.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：