iterative decoding | BriefGPT

关键词iterative decoding

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最近邻非自回归文本生成
该研究提出一种新的训练策略，使用最近邻作为 NAR 解码器的初始状态，并进行迭代编辑来改进文本生成质量，结果表明该方法在机器翻译和数据到文本任务上均获得了较高的翻译质量和更少的解码迭代次数。
PDF2 years ago
RE-MIMO: 循环置换等变神经 MIMO 检测
本文提出一种新颖的神经网络，用于多输入多输出符号检测，它通过迭代单元的堆叠来学习迭代译码算法，每个单元由三个子模块组成，分别是似然模块、编码器模块和预测器模块，其中编码器模块处理置换等变性的用户之间交互，预测器模块则改进符号估计的表现，这一
PDF4 years ago
EMNLPMask-Predict: 条件掩码语言模型的并行解码
本文介绍了一种利用掩码语言建模来训练非自回归机器翻译模型的方法，并通过对多个数据集的实验验证，证明该方法在翻译质量和速度方面都优于现有的非自回归翻译模型，并且接近于左到右的变换器模型。
PDF5 years ago
使用迭代解码的弱监督语法错误校正
利用大量弱监督的双语数据，训练 Transformer 序列到序列模型，并采用迭代解码策略来进行语法错误纠正，最终在 CoNLL'14 基准测试上获得 F0.5 为 58.3，在 JFLEG 上获得 GLEU 为 62.4，即使不使用任何有
PDF6 years ago
一种迭代的 BP-CNN 信道解码架构
提出了一种新颖的基于 BP-CNN 架构的迭代解码方法，通过在标准 BP 解码器后添加卷积神经网络 (CNN) 来去除解码错误和噪声，以提高解码效果。训练 CNN 模型使用了新的损失函数，更好地处理了残差噪声分布，提高了误码率性能。该算法具
PDF7 years ago
非二进制 LDPC 码的最小 - 最大译码
本文提出了几种低复杂度的近似最优迭代算法来解码非二进制码，并介绍了其中一种称为 Min-Max 算法，它具有两种可能的 LLR 域实现：标准实现和称为选择性实现的降低复杂度实现，在实践中非常实用。
PDF16 years ago