Abstract-En ny djupt lärande metod för att förbättra tron förökning algoritm föreslås. Metoden generaliserar standard tro utbredning algoritm genom att tilldela vikter till kanterna på Tanner grafen. Dessa kanter tränas sedan med hjälp av djupinlärningsteknik. En välkänd egenskap hos trosförökningsalgoritmen är att prestandan på det överförda kodordet är oberoende. En viktig egenskap hos vår nya metod är att vår dekoder bevarade denna egendom. Dessutom låter denna egenskap oss lära oss bara ett enda kodord i stället för exponentiellt antal kodord. Förbättringar jämfört med tro förökning algoritm visas för olika hög densitet paritet kontrollkoder.
Till exempel, i REF, vikter tilldelas Tanner grafen av tro förökning (BP) algoritm och lärt sig av NN tekniker för att förbättra BP algoritm.
Learning to decode linear codes using deep learning
{'venue': '2016 54th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2016 54th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}