論文の概要: ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07601v1
- Date: Fri, 14 Feb 2020 03:32:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 04:39:36.335049
- Title: ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習によるバイナリ線形符号のためのadmmに基づくデコーダ
- Authors: Yi Wei, Ming-Min Zhao, Min-Jian Zhao, and Ming Lei
- Abstract要約: この研究は、二進線形符号に対するディープニューラルネットワーク支援復号アルゴリズムを示す。
ディープ・アンフォールディングの概念に基づいて,乗算器の交互方向のデコーダ(ADMM)を展開させてデコードネットワークを設計する。
以上の結果から,DL支援デコーダはADMM課金デコーダよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.25456611849273
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inspired by the recent advances in deep learning (DL), this work presents a
deep neural network aided decoding algorithm for binary linear codes. Based on
the concept of deep unfolding, we design a decoding network by unfolding the
alternating direction method of multipliers (ADMM)-penalized decoder. In
addition, we propose two improved versions of the proposed network. The first
one transforms the penalty parameter into a set of iteration-dependent ones,
and the second one adopts a specially designed penalty function, which is based
on a piecewise linear function with adjustable slopes. Numerical results show
that the resulting DL-aided decoders outperform the original ADMM-penalized
decoder for various low density parity check (LDPC) codes with similar
computational complexity.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング(dl)に着想を得た本研究では,バイナリ線形コードに対するディープニューラルネットワークを用いた復号アルゴリズムを提案する。
ディープ・アンフォールディングの概念に基づいて,乗算器の交互方向のデコーダ(ADMM)を展開させてデコードネットワークを設計する。
さらに,提案するネットワークの2つの改良版を提案する。
1つ目はペナルティパラメータをイテレーション依存のものに変換し、もう1つは特別に設計されたペナルティ関数を採用する。
その結果,DL支援デコーダは,様々な低密度パリティチェック (LDPC) 符号に対して,従来のADMM補償デコーダよりも高い性能を示した。
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