用于机器学习应用的用户装备（UE）能力报告制造技术

一种由用户装备(UE)进行无线通信的方法从基站接收机器学习模型。该UE向该基站报告机器学习处理能力。该UE还向该基站传送对该机器学习模型的梯度更新或权重更新。基站向数个UE传送机器学习模型。该基站从该数个UE中的每个UE接收机器学习处理能力报告。该基站根据机器学习处理能力报告来对数个UE编群以接收对该机器学习模型的梯度更新。机器学习模型的梯度更新。机器学习模型的梯度更新。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于机器学习应用的用户装备(UE)能力报告
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2021年10月7日提交的题为“USER EQUIPMENT(UE)CAPABILITY REPORT FOR MACHINE LEARNING APPLICATIONS(用于机器学习应用的用户装备(UE)能力报告)”的美国专利申请No.17/496,650的优先权，该美国专利申请要求于2020年10月9日提交的题为“USER EQUIPMENT(UE)CAPABILITY REPORT FOR MACHINE LEARNING APPLICATIONS(用于机器学习应用的用户装备(UE)能力报告)”的美国临时专利申请No.63/090,141的权益，这些申请的公开内容通过援引全部明确纳入于此。
[0003]公开领域
[0004]本公开的各方面一般涉及无线通信，尤其涉及用于机器学习应用的用户装备(UE)能力报告的技术和装置。
[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】1.一种由用户装备(UE)进行无线通信的方法，包括：从基站接收机器学习模型；向所述基站报告机器学习处理能力；以及向所述基站传送对所述机器学习模型的梯度更新或权重更新。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习处理能力包括机器学习硬件能力。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述机器学习硬件能力包括制造商指定的硬件能力。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习处理能力包括用于计算梯度的经估计周转时间。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述经估计周转时间基于联合学习过程、联合学习应用、本地训练的期望准确性水平、所述机器学习模型的类型、本地训练轮数、被配置用于UE训练的批量大小、和/或本地训练的学习率。6.如权利要求5所述的方法，进一步包括：从所述基站接收针对所述联合学习过程、所述联合学习应用、所述期望准确性水平、所述机器学习模型的类型、所述本地训练轮数、所述批量大小、和/或所述学习率的参数。7.如权利要求6所述的方法，进一步包括：响应于至少一个所述参数发生变化而报告经更新的机器学习处理能力。8.如权利要求4所述的方法，其中，所述经估计周转时间基于所述UE的电池状态。9.如权利要求8所述的方法，其中，所述经估计周转时间响应于所述UE在功率节省模式中操作而被设置为无穷大。10.一种由基站进行无线通信的方法，包括：向多个用户装备(UE)传送机器学习模型；从所述多个UE中的每个UE接收机器学习处理能力报告；以及根据来自所述多个UE中的每个UE的机器学习处理能力报告来对所述多个UE编群以用于接收对所述机器学习模型的梯度更新。11.如权利要求10所述的方法，其中，所述编群进一步包括：将具有第一处理能力的UE调度成用于在第一时间段中传送所述梯度更新并将具有第二处理能力的UE调度成用于在第二时间段中传送所述梯度更新。12.一种用于由用户装备(UE)进行无线通信的装置，包括：处理器；与所述处理器耦合的存储器；以及指令，所述指令存储在所述存储器中并且在由所述处理器执行时能操作用于使得所述装置：从基站接收机器学习模型；向所述基站报告机器学习处理能力；以及向所述基站传送对所述机器学习模型的梯度更新或权重更新。13.如权利要求12所述的装置，其中，所述机器学习处理能力包括机器学习硬件能力。14.如权利要求13所述的装置，其中，所述机器学习硬件能力包括制造商指定的硬件能力。
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【专利技术属性】
技术研发人员：H，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：