Vi ser över idén att använda djupa neurala nätverk för en-shot avkodning av slumpmässiga och strukturerade koder, såsom polarkoder. Även om det är möjligt att uppnå maximal en posteriori (MAP) bit felfrekvens (Ber) prestanda för både kodfamiljer och för korta kodord längder, Vi observerar att (i) strukturerade koder är lättare att lära och (ii) neurala nätverket kan generalisera till kodord som det aldrig har sett under utbildning för strukturerade, men inte för slumpmässiga koder. Dessa resultat ger vissa bevis för att neurala nätverk kan lära sig en form av avkodning algoritm, snarare än bara en enkel klassificering. Vi introducerar det metriska normaliserade valideringsfelet (NVE) för att ytterligare undersöka potentialen och begränsningarna för djup inlärningsbaserad avkodning med avseende på prestanda och komplexitet.
Författarna till REF studerade dekoderdesignen med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk och visade att deras dekoder kunde närma sig maximal en posteriori (MAP) prestanda för korta koder.
On deep learning-based channel decoding
{'venue': '2017 51st Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'journal': '2017 51st Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}