La superficie inteligente reconfigurable (RIS) es una de las tecnologías más innovadoras y revolucionarias para aumentar la efectividad de los sistemas inalámbricos. El aprendizaje profundo (DL) es un método prometedor que puede mejorar la eficacia del sistema utilizando herramientas poderosas en entornos basados en RIS. Sin embargo, la falta de entrenamiento extensivo del modelo de DL resulta en la reducción de la predicción de información de características y en el fallo del rendimiento. Por lo tanto, para abordar los problemas, en este documento se propone un modelo de decodificación óptima basado en DL combinado para mejorar la tasa de error de transmisión y aumentar la eficiencia general del sistema de comunicación de entrada múltiple y salida múltiple asistido por RIS.