論文の概要: Machine Learning-Aided Efficient Decoding of Reed-Muller Subcodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06251v2
- Date: Tue, 1 Aug 2023 00:45:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 18:09:48.737710
- Title: Machine Learning-Aided Efficient Decoding of Reed-Muller Subcodes
- Title（参考訳）: 機械学習によるリードミューラーサブコードの効率的な復号化
- Authors: Mohammad Vahid Jamali, Xiyang Liu, Ashok Vardhan Makkuva, Hessam
Mahdavifar, Sewoong Oh, and Pramod Viswanath
- Abstract要約: Reed-Muller (RM) 符号は、一般的なバイナリインプットメモリレス対称チャネルの容量を達成する。
RM符号は制限されたレートのみを許容する。
効率的なデコーダは、RM符号に対して有限長で利用可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.55193427277134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reed-Muller (RM) codes achieve the capacity of general binary-input
memoryless symmetric channels and are conjectured to have a comparable
performance to that of random codes in terms of scaling laws. However, such
results are established assuming maximum-likelihood decoders for general code
parameters. Also, RM codes only admit limited sets of rates. Efficient decoders
such as successive cancellation list (SCL) decoder and recently-introduced
recursive projection-aggregation (RPA) decoders are available for RM codes at
finite lengths. In this paper, we focus on subcodes of RM codes with flexible
rates. We first extend the RPA decoding algorithm to RM subcodes. To lower the
complexity of our decoding algorithm, referred to as subRPA, we investigate
different approaches to prune the projections. Next, we derive the
soft-decision based version of our algorithm, called soft-subRPA, that not only
improves upon the performance of subRPA but also enables a differentiable
decoding algorithm. Building upon the soft-subRPA algorithm, we then provide a
framework for training a machine learning (ML) model to search for
\textit{good} sets of projections that minimize the decoding error rate.
Training our ML model enables achieving very close to the performance of
full-projection decoding with a significantly smaller number of projections. We
also show that the choice of the projections in decoding RM subcodes matters
significantly, and our ML-aided projection pruning scheme is able to find a
\textit{good} selection, i.e., with negligible performance degradation compared
to the full-projection case, given a reasonable number of projections.
- Abstract（参考訳）: Reed-Muller (RM) 符号は、一般のバイナリインプットメモリレス対称チャネルの容量を達成し、スケーリング法則の点でランダムコードに匹敵する性能を持つと推測されている。
しかし、一般的なコードパラメータの最大類似デコーダを仮定して、このような結果が確立される。
また、RM符号は制限されたレートのみを許容する。
繰り返しキャンセルリスト(scl)デコーダや最近導入された再帰的射影集約(rpa)デコーダといった効率的なデコーダは、有限長のrm符号で利用可能である。
本稿では,フレキシブルレートのRM符号のサブコードに焦点をあてる。
まず、RPA復号アルゴリズムをRMサブコードに拡張する。
サブRPAと呼ばれるデコードアルゴリズムの複雑さを低減するために、プロジェクションを熟成するための異なるアプローチを検討する。
次に,本アルゴリズムのソフト決定に基づくバージョンであるSoft-subRPAを導出し,サブRPAの性能を向上するだけでなく,識別可能な復号アルゴリズムを実現する。
次に、soft-subrpaアルゴリズムに基づいて、機械学習(ml)モデルをトレーニングして、デコードエラー率を最小化するプロジェクションの \textit{good}集合を探索するフレームワークを提供する。
MLモデルをトレーニングすることで、プロジェクションの数を大幅に少なくして、フルプロジェクションデコーディングのパフォーマンスに非常に近いことが可能になります。
また,rmサブコードの復号化におけるプロジェクションの選択は著しく重要であり,ml支援のプロジェクションプラニング方式では,妥当な数のプロジェクションが与えられれば,全プロジェクションに比べて性能が著しく低下する\textit{good} 選択を見出すことができることを示した。
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