Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End Learning of Joint Geometric and Probabilistic Constellation Shaping

論文の概要: End-to-End Learning of Joint Geometric and Probabilistic Constellation Shaping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05050v1
Date: Thu, 9 Dec 2021 17:23:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-10 15:51:29.268246
Title: End-to-End Learning of Joint Geometric and Probabilistic Constellation Shaping
Title（参考訳）: 連成幾何学・確率的星形成のエンドツーエンド学習
Authors: Vahid Aref, Mathieu Chagnon
Abstract要約: 本稿では,符号変調系に対する関節形状および確率論的星座形状の自己エンコーダに基づく新しい学習法を提案する。相互情報(シンボルメトリック復号法)と一般化相互情報のいずれかを最大化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4722706398428502
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a novel autoencoder-based learning of joint geometric and probabilistic constellation shaping for coded-modulation systems. It can maximize either the mutual information (for symbol-metric decoding) or the generalized mutual information (for bit-metric decoding).
Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい自動エンコーダに基づく,共役幾何学的・確率的連星形成の学習法を提案する。相互情報(シンボルメトリック復号法)や一般化相互情報(ビットメトリック復号法)を最大化することができる。

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