Problemet med låg komplexitet, nära till optimal, kanalavkodning av linjära koder med kort till måttlig blocklängd beaktas. Det visas att djupinlärningsmetoder kan användas för att förbättra en standard trosutbredning dekoder, trots det stora exemplet utrymme. Liknande förbättringar erhålls för min-summan algoritm. Det visas också att binda parametrarna för dekodrar över iterationer, så att bilda en återkommande neural nätverk arkitektur, kan genomföras med jämförbara resultat. Fördelen är att betydligt mindre parametrar krävs. Vi introducerar också en återkommande neural dekoder arkitektur baserad på metoden för successiv avslappning. Förbättringar jämfört med standard tro förökning observeras också på sparser Tanner diagram representationer av koderna. Dessutom visar vi att neural tro förökning dekoder kan användas för att förbättra prestanda, eller alternativt minska den beräknings komplexitet, av en nära till optimal dekoder av korta BCH-koder.
Arbetet REF använde ett neuralt nätverk konstruerat genom att utveckla faktorgrafen av linjära koder för att förbättra prestandan av tro förökning avkodning när faktorgrafen av de linjära koderna innehåller många samll loopar.
Deep Learning Methods for Improved Decoding of Linear Codes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}