一种基于LSTM网络自动化训练的语义通信方法及系统

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。