論文の概要: Graph Neural Networks for Channel Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14742v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 15:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 13:29:55.805820
• Title: Graph Neural Networks for Channel Decoding
• Title（参考訳）: チャネルデコーディングのためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Sebastian Cammerer, Jakob Hoydis, Fay\c{c}al A\"it Aoudia, and Alexander Keller
• Abstract要約: 低密度パリティチェック(LDPC)やBCH符号など、様々な符号化方式の競合復号性能を示す。 ニューラルネットワーク(NN)は、与えられたグラフ上で一般化されたメッセージパッシングアルゴリズムを学習する。 提案するデコーダを,従来のチャネル復号法および最近のディープラーニングに基づく結果と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.15576353630667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a fully differentiable graph neural network (GNN)-based architecture for channel decoding and showcase competitive decoding performance for various coding schemes, such as low-density parity-check (LDPC) and BCH codes. The idea is to let a neural network (NN) learn a generalized message passing algorithm over a given graph that represents the forward error correction (FEC) code structure by replacing node and edge message updates with trainable functions. Contrary to many other deep learning-based decoding approaches, the proposed solution enjoys scalability to arbitrary block lengths and the training is not limited by the curse of dimensionality. We benchmark our proposed decoder against state-of-the-art in conventional channel decoding as well as against recent deep learning-based results. For the (63,45) BCH code, our solution outperforms weighted belief propagation (BP) decoding by approximately 0.4 dB with significantly less decoding iterations and even for 5G NR LDPC codes, we observe a competitive performance when compared to conventional BP decoding. For the BCH codes, the resulting GNN decoder can be fully parametrized with only 9640 weights.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,低密度パリティチェック(LDPC)やBCH符号など,様々な符号化方式において,チャネル復号化のための完全微分可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを提案する。 ニューラルネットワーク(NN)は、ノードとエッジのメッセージ更新をトレーニング可能な関数に置き換えることで、フォワードエラー訂正(FEC)コード構造を表す所定のグラフ上で、一般化されたメッセージパッシングアルゴリズムを学習する。 他の深層学習に基づくデコーディング手法とは対照的に,提案手法は任意のブロック長に対するスケーラビリティを享受し,次元性の呪いによってトレーニングは制限されない。 提案するデコーダを,従来のチャネル復号法および最近のディープラーニングに基づく結果と比較した。 63,45) の BCH 符号では,約 0.4 dB の重み付き信念伝播 (BP) 復号法よりもデコード繰り返しが著しく少なく,また 5G NR LDPC 符号においても従来の BP 復号法と比較して競合性能が向上する。 BCH符号では、結果として生じるGNNデコーダは9640重みで完全にパラメータ化できる。

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