基于深度学习的语义通信系统开源项目推荐

基于深度学习的语义通信系统开源项目推荐

Semantic-Communication-Systems pytorch implementation of "Deep Learning-Enabled Semantic Communication Systems with Task-Unaware Transmitter and Dynamic Data" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semantic-Communication-Systems

该项目是上海交通大学（SJTU）的研究人员开发的一个开源项目，主要使用了Python语言，并结合了PyTorch深度学习框架进行实现。

1. 项目基础介绍及主要编程语言

项目名称：Deep Learning-Enabled Semantic Communication Systems with Task-Unaware Transmitter and Dynamic Data 项目仓库：GitHub - SJTU-mxtao/Semantic-Communication-Systems 主要语言：Python

本项目是一个关于深度学习赋能的语义通信系统的开源实现，主要关注在任务无关的发送端和动态数据环境下的语义通信问题。项目包含语义提取和数据适配两个部分，旨在通过深度学习技术提高通信系统的效率和准确性。

2. 项目的核心功能

• 语义提取：通过多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）实现数据中的语义信息提取，以改善传统通信系统对数据语义的不敏感问题。
• 数据适配：根据动态数据环境，系统可以自动调整通信策略，以适应不断变化的数据特性和通信需求。

3. 项目最近更新的功能

本项目最近的更新主要包括以下内容：

• 代码优化：对原有代码进行了重构，提高了代码的可读性和效率。
• 模型改进：引入了新的神经网络结构，以提升模型的性能和鲁棒性。
• 文档完善：更新了项目文档，提供了更详细的安装和使用指南，以及案例分析。

通过这些更新，项目不仅增强了其实用性，也为其他研究人员提供了一个更易于理解和使用的开源平台，以推动语义通信领域的研究和应用。

Semantic-Communication-Systems pytorch implementation of "Deep Learning-Enabled Semantic Communication Systems with Task-Unaware Transmitter and Dynamic Data" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semantic-Communication-Systems