論文の概要: perm2vec: Graph Permutation Selection for Decoding of Error Correction Codes using Self-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02315v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 08:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:22:01.250647
• Title: perm2vec: Graph Permutation Selection for Decoding of Error Correction Codes using Self-Attention
• Title（参考訳）: perm2vec: 自己アテンションを用いた誤り訂正符号の復号化のためのグラフ置換選択
• Authors: Nir Raviv, Avi Caciularu, Tomer Raviv, Jacob Goldberger and Yair Be'ery
• Abstract要約: 本稿では、ドメイン知識と機械学習の概念を組み合わせた、置換選択のためのデータ駆動フレームワークを提案する。 この研究は、物理層通信システムにおけるニューラルトランスフォーマーネットワークの利点を利用する最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.879263834757758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Error correction codes are an integral part of communication applications, boosting the reliability of transmission. The optimal decoding of transmitted codewords is the maximum likelihood rule, which is NP-hard due to the curse of dimensionality. For practical realizations, sub-optimal decoding algorithms are employed; yet limited theoretical insights prevent one from exploiting the full potential of these algorithms. One such insight is the choice of permutation in permutation decoding. We present a data-driven framework for permutation selection, combining domain knowledge with machine learning concepts such as node embedding and self-attention. Significant and consistent improvements in the bit error rate are introduced for all simulated codes, over the baseline decoders. To the best of the authors' knowledge, this work is the first to leverage the benefits of the neural Transformer networks in physical layer communication systems.
• Abstract（参考訳）: 誤り訂正符号は通信アプリケーションの不可欠な部分であり、伝送の信頼性を高める。 送信されたコードワードの最適復号化は最大極大規則であり、次元の呪いのためNPハードである。 実用的な実現には、準最適復号アルゴリズムが用いられるが、理論的な洞察は限られており、これらのアルゴリズムの潜在能力を最大限に活用することができない。 そのような洞察の1つは、置換復号における置換の選択である。 本稿では,ノード埋め込みや自己アテンションといった機械学習の概念とドメイン知識を組み合わせる,順列選択のためのデータ駆動フレームワークを提案する。 ベースラインデコーダよりも、すべてのシミュレートされたコードに対して、ビットエラー率を大幅に改善する。 著者の知識を最大限に活用するために、この研究は物理層通信システムにおけるニューラルトランスフォーマーネットワークの利点を利用する最初のものである。

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