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linear block codes
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误差校正码信念传播译码的因子图优化
使用数据驱动方法,通过利用因子图(也称为 Tanner 图)上的学习,在信道噪声模拟下开发满足现代短码长度约束并适应新的信道模型的局部最优稀疏码,以提高信念传播解码的性能。该方法通过使用信念传播算法的新型张量表示,在有限域上利用反向传播和高
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25 days ago
学习线性分组纠错码
本研究首次提出了一种统一的编码 - 解码训练方法,用于二进制线性分组码,采用了适应性编码设置,支持针对二阶伽罗瓦域的端到端优化。我们还提出了一种新颖的 Transformer 模型,其中的自注意力掩码采用可微分的方式进行,以实现对码梯度的有
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2 months ago
短块码在衰落信道下神经增强的最小和译码
本文介绍在研究和优化 Belief Propagation 解码器的过程中,通过研究非 AWGN 通道和权重纠缠的作用,来提高最小和版本的解码器的性能,并对所学习的权重及其对潜在代码结构的影响进行解释。最后,我们运用软件定义的无线电进行算法
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2 years ago
线性分组码的 RNN 解码
本文设计了一种适用于短到中等块长度的强代数码的实用性低复杂度接近最优通道解码器。我们介绍了一种循环神经网络结构来解码线性分块码,并表明该模式与前馈神经网络模式相比,参数明显更少,具有可比较的误比特率结果,提高了 Tanner 图解码的表现。
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7 years ago
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