Utbildningskomplexiteten hos djupinlärningsbaserade kanalavkodare skalar exponentiellt med kodbokens storlek och därmed med antalet informationsbitar. Således är neurala nätverk avkodning (NND) för närvarande endast möjligt för mycket korta blocklängder. I detta arbete visar vi att den konventionella iterativa avkodningsalgoritmen för polarkoder kan förbättras när underblock av dekoder ersätts av neurala nätverk (NN) baserade komponenter. Således partitionerar vi kodningsgrafen till mindre delblock och utbildar dem individuellt, nära maximal afteriori (MAP) prestanda per delblock. Dessa block kopplas sedan samman via de återstående konventionella trosförökningsavkodningsstegen. Den resulterande avkodningsalgoritmen är icke-iterativ och möjliggör i sig en hög nivå av parallellisering, samtidigt som den visar en konkurrenskraftig bit felfrekvens (BER) prestanda. Vi undersöker nedbrytningen genom att dela upp och jämföra den resulterande dekodern med toppmoderna polära dekodrar såsom successiv annulleringslista och trosförökningsavkodning. 978-1-5090-5019-2/17/$31.00 ©2017 IEEE
Specifikt för Polar-koder, där kodningsgrafen kan delas upp i underblock, Cammerer et al. REF utförde neural avkodning för varje delblock separat och sedan kombinera delblocken och använda en trosutbredning avkodningsalgoritm.
Scaling Deep Learning-Based Decoding of Polar Codes via Partitioning
{'venue': 'GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference', 'journal': 'GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}