用于边缘计算的端到端深度神经网络自适应的制作方法

技术特征：
1.一种由网络实体执行的用于自适应端到端e2e机器学习ml配置的方法，所述e2e ml配置形成e2e深度神经网络dnn，用于处理通过在至少两个端点之间的e2e通信传递的通信，所述e2e通信使用无线网络，所述方法包括：引导参与所述e2e通信的用户设备ue通过基于第一e2e ml配置形成所述e2e dnn的至少第一部分来实现所述e2e通信；引导参与所述e2e通信的基站通过基于所述第一e2e ml配置形成所述e2e dnn的至少第二部分来实现所述e2e通信；基于所述e2e通信中的边缘计算服务器ecs的参与模式的改变来确定更新所述第一e2e ml配置；基于所述e2e通信中的所述ecs的参与模式的改变来标识第二e2e ml配置；以及引导至少所述ue或所述基站使用所述第二e2e ml配置来更新所述e2e dnn的至少第三部分以用于实现所述e2e通信。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定更新所述第一e2e ml配置包括：确定将所述ecs包括在所述e2e通信中；以及基于确定将所述ecs包括在所述e2e通信中来确定更新所述第一e2e ml配置。3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于确定包括所述ecs来确定更新所述第一e2e ml配置进一步包括：基于以下来确定更新所述第一e2e ml配置：在所述e2e通信中聚合与所述ecs的通信和与远程服务的通信；或从所述e2e通信中排除所述远程服务。4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定更新所述第一e2e ml配置包括：基于所述聚合来确定更新所述第一e2e ml配置，以及其中，标识所述第二e2e ml配置包括：将形成下行链路e2e dnn的下行链路e2e ml配置识别为所述第二e2e ml配置的至少一部分，所述下行链路e2e dnn被引导用于：从所述ecs接收应用数据的第一部分；从所述远程服务接收所述应用数据的第二部分；以及聚合所述第一部分和所述第二部分以生成被引导到所述ue的聚合应用数据。5.根据权利要求3或权利要求4所述的方法，其中，确定更新所述第一e2e ml配置包括：基于所述聚合来确定更新所述第一e2e ml配置，以及其中，标识所述第二e2e ml配置包括：将形成上行链路e2e dnn的上行链路e2e ml配置标识为所述第二e2e ml配置的至少一部分，所述上行链路e2e dnn被引导用于：从所述ue接收上行链路应用数据；使用所述上行链路应用数据生成被引导到所述ecs的第一输出；以及使用所述上行链路应用数据生成被引导到所述远程服务的第二输出。6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，确定更新所述第一e2e ml配置进一步包括：从所述ue接收将所述ecs包括在所述e2e通信中的请求；或者
基于估计的ue位置来确定将所述ecs包括在所述e2e通信中。7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，引导至少所述ue或所述基站使用所述第二e2e ml配置来更新所述e2e dnn的所述至少第三部分进一步包括：引导所述ue使用所述第二e2e ml配置来更新所述e2e dnn的所述第一部分；或者引导所述基站使用所述第二e2e ml配置来更新所述e2e dnn的所述第二部分。8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，标识所述第二e2e ml配置包括以下中的至少一个：标识对所述e2e dnn的一个或多个参数改变；或者标识对所述e2e dnn的一个或多个架构改变。9.一种由无线发射/接收单元wtru执行的用于自适应端到端e2e机器学习ml配置的方法，用于处理通过在无线网络中的e2e通信传递的通信，所述方法包括：使用用于实现e2e通信的e2e dnn的第一e2e ml配置的至少第一部分来形成深度神经网络dnn；基于所述e2e通信中的边缘计算服务器ecs的参与模式的改变，接收使用第二e2e ml配置的至少第二部分来更新所述dnn的指示；使用所述第二e2e ml配置的至少第二部分来更新所述dnn；以及使用更新后的dnn来实现所述e2e通信的至少一部分。10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：基于所述wtru的估计的ue位置，标识所述边缘计算服务器；以及请求将所述ecs包括在所述e2e通信中。11.根据权利要求9或权利要求10所述的方法，其中，接收更新所述dnn的所述指示进一步包括：接收更新所述dnn的一个或多个参数的引导作为所述指示；或者接收更新所述dnn的架构的引导作为所述指示。12.根据权利要求11所述的方法，其中，接收更新所述架构的引导进一步包括以下中的至少一个：改变所述dnn中使用的处理层的数量；以及改变所述dnn中的至少一个处理层的计算模式。13.一种网络实体，包括：处理器；以及计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括实现用于执行根据权利要求1至8中的任一项所述的方法的端到端机器学习控制器的指令。14.一种用户设备，包括：处理器；以及包括指令的计算机可读存储介质，所述指令响应于由所述处理器执行用于引导所述用户设备执行根据权利要求9至12中的任一项所述的方法。15.一种基站，包括：处理器；以及包括指令的计算机可读存储介质，所述指令响应于由所述处理器执行用于引导所述基
站执行根据权利要求9至12中的任一项所述的方法。

技术总结
描述了用于自适应端到端E2E机器学习ML配置以用于处理通过E2E通信传递的通信的技术和装置。网络实体通过基于第一E2E ML配置形成E2E深度神经网络DNN的至少一部分来引导参与E2E通信的用户设备(UE)和基站实现E2E通信(805)。网络实体基于E2E通信中边缘计算服务器(ECS)的参与模式的改变来确定更新第一E2EML配置(815)。网络实体基于参与模式的改变来标识第二E2E ML配置(820)，并且指示UE或基站使用第二E2E ML配置来更新E2EDNN的该部分(825)。(825)。(825)。


技术研发人员：王继兵 埃里克
受保护的技术使用者：谷歌有限责任公司
技术研发日：2021.05.21
技术公布日：2023/1/31