論文の概要: Decoding Polar Codes with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06796v1
- Date: Tue, 15 Sep 2020 00:05:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 06:57:33.741296
- Title: Decoding Polar Codes with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による極性符号の復号化
- Authors: Nghia Doan, Seyyed Ali Hashemi and Warren Gross
- Abstract要約: 強化学習における多腕バンディット問題として因子グラフ置換選択を定式化する。
本稿では,オンライン学習エージェントとして機能するデコーダを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.489486222215916
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we address the problem of selecting factor-graph permutations
of polar codes under belief propagation (BP) decoding to significantly improve
the error-correction performance of the code. In particular, we formalize the
factor-graph permutation selection as the multi-armed bandit problem in
reinforcement learning and propose a decoder that acts like an online-learning
agent that learns to select the good factor-graph permutations during the
course of decoding. We use state-of-the-art algorithms for the multi-armed
bandit problem and show that for a 5G polar codes of length 128 with 64
information bits, the proposed decoder has an error-correction performance gain
of around 0.125 dB at the target frame error rate of 10^{-4}, when compared to
the approach that randomly selects the factor-graph permutations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,信念伝達(bp)デコード下での極性符号の因子グラフ置換を選択する問題を解決し,符号の誤り訂正性能を大幅に向上させる。
特に,強化学習における多腕バンディット問題として因子グラフ置換の選択を定式化し,デコード中によい因子グラフ置換を選択することを学ぶオンライン学習エージェントとして機能するデコーダを提案する。
マルチアームバンディット問題に対して最先端アルゴリズムを用い,64情報ビット長128の5g極符号に対して,提案するデコーダは10^{-4}の目標フレーム誤り率で約0.125dbの誤り訂正性能向上率を示す。
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