Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Learning-Based Approach to Address Complexity-Reliability Tradeoff in OS Decoders

論文の概要: A Learning-Based Approach to Address Complexity-Reliability Tradeoff in OS Decoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03860v1
Date: Fri, 5 Mar 2021 18:22:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-08 14:34:11.578034
Title: A Learning-Based Approach to Address Complexity-Reliability Tradeoff in OS Decoders
Title（参考訳）: osデコーダの複雑性・信頼性トレードオフへの学習に基づくアプローチ
Authors: Baptiste Cavarec, Hasan Basri Celebi, Mats Bengtsson, Mikael Skoglund
Abstract要約: 本稿では,人工ニューラルネットワークを用いて順序統計に基づくデコーダの必要な順序を予測することで,平均的複雑性やデコーダの遅延を低減できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.35297363281744
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we study the tradeoffs between complexity and reliability for decoding large linear block codes. We show that using artificial neural networks to predict the required order of an ordered statistics based decoder helps in reducing the average complexity and hence the latency of the decoder. We numerically validate the approach through Monte Carlo simulations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模線形ブロック符号の復号化における複雑性と信頼性のトレードオフについて検討する。本稿では,人工ニューラルネットワークを用いて順序統計に基づくデコーダの必要な順序を予測することで,平均的複雑性やデコーダの遅延を低減できることを示した。モンテカルロシミュレーションによるアプローチの数値検証を行った。

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