Kodningsteori är en central disciplin som stöder trådlinjer och trådlösa modem som är arbetshästar i informationsåldern. Framsteg i kodningsteorin drivs till stor del av individuell mänsklig uppfinningsrikedom med sporadiska genombrott under det senaste århundradet. I den här artikeln studerar vi om det är möjligt att automatisera upptäckten av avkodningsalgoritmer via djupinlärning. Vi studerar en familj av sekventiella koder parametriserade av återkommande neurala nätverk (RNN) arkitekturer. Vi visar att kreativt utformade och utbildade RNN-arkitekturer kan avkoda välkända sekventiella koder såsom konvolutions- och turbokoder med nära till optimal prestanda på additiv vit Gaussian brus (AWGN) kanal, som i sig uppnås genom genombrottsalgoritmer av vår tid (Viterbi och BCJR decoders, representerar dynamisk programmering och framåt-bakåt algoritmer). Vi visar starka generaliseringar, d.v.s. vi tränar med ett specifikt signal-till-buller-förhållande och blocklängd men testar i ett brett spektrum av dessa mängder, samt robusthet och anpassningsförmåga till avvikelser från AWGN-inställningen.
I REF införs ett RNN-avkodningssystem för konvolutions- och Turbokoder, och det visas att man uppnår nära den optimala prestandan, liknande de klassiska konvolutionskoderna decoders Viterbi och BCJR.
Communication Algorithms via Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}