Fugu-MT 論文翻訳(概要): List Autoencoder: Towards Deep Learning Based Reliable Transmission Over Noisy Channels

論文の概要: List Autoencoder: Towards Deep Learning Based Reliable Transmission Over Noisy Channels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11920v1
Date: Sun, 19 Dec 2021 03:26:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-24 02:45:37.949411
Title: List Autoencoder: Towards Deep Learning Based Reliable Transmission Over Noisy Channels
Title（参考訳）: List Autoencoder: ディープラーニングに基づくノイズチャネル上の信頼性の高い伝送を目指して
Authors: Hamid Saber, Homayoon Hatami and Jung Hyun Bae
Abstract要約: 本稿では、デコーダネットワークがデコードされたメッセージワード候補のリストを出力するAEフレームワークであるListAEを提案する。本稿では,受信した単語を成分コード列上に復号化してレートを低下させる,特定のエンドツーエンドネットワークアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.609538870261841
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There has been a growing interest in automating the design of channel encoders and decoders in an auto-encoder(AE) framework in recent years for reliable transmission of data over noisy channels. In this paper we present a new framework for designing AEs for this purpose. In particular, we present an AE framework, namely listAE, in which the decoder network outputs a list of decoded message word candidates. A genie is assumed to be available at the output of the decoder and specific loss functions are proposed to optimize the performance of the genie-aided (GA)-listAE. The listAE is a general AE framework and can be used with any network architecture. We propose a specific end-to-end network architecture which decodes the received word on a sequence of component codes with decreasing rates. The listAE based on the proposed architecture, referred to as incremental redundancy listAE (IR-listAE), improves the state-of-the-art AE performance by 1 dB at low block error rates under GA decoding. We then employ cyclic redundancy check (CRC) codes to replace the genie at the decoder, giving CRC-aided (CA)-listAE with negligible performance loss compared to the GA-listAE. The CA-listAE shows meaningful coding gain at the price of a slight decrease in the rate due to appending CRC to the message word.
Abstract（参考訳）: 近年,チャネルエンコーダとデコーダの設計を自動エンコーダ(AE)フレームワークで自動化することへの関心が高まっている。本稿では,AEを設計するための新しいフレームワークを提案する。具体的には、デコーダネットワークがデコードされたメッセージワード候補のリストを出力するAEフレームワーク、すなわちlistAEを示す。デコーダの出力でゲニーが利用可能であると仮定し、GA-listAEの性能を最適化するために特定の損失関数を提案する。 ListAEは一般的なAEフレームワークであり、任意のネットワークアーキテクチャで使用することができる。本稿では,受信した単語を成分コード列上に復号化してレートを低下させる,特定のエンドツーエンドネットワークアーキテクチャを提案する。提案アーキテクチャに基づくリストAEは、インクリメンタル冗長リストAE (IR-listAE) と呼ばれ、GAデコードの下での低ブロック誤り率で最先端のAE性能を1dB向上させる。次に循環冗長性チェック(cyclic redundancy check, crc)符号を用いてデコーダのジェニーを置換し, ga-listaeに比べてcrc-aided (ca)-listaeに性能損失を負わせた。 CA-listAEは、メッセージワードにCRCを付加することにより、わずかに減少する価格で有意義な符号化ゲインを示す。

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