論文の概要: Graph Neural Networks for Enhanced Decoding of Quantum LDPC Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17758v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 20:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 22:07:43.274803
• Title: Graph Neural Networks for Enhanced Decoding of Quantum LDPC Codes
• Title（参考訳）: 量子LDPC符号の復号化のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Anqi Gong, Sebastian Cammerer, Joseph M. Renes
• Abstract要約: 量子低密度パリティチェック(LDPC)符号に対する微分可能な反復デコーダを提案する。 提案アルゴリズムは,古典的信念伝達(BP)復号段階と中間グラフニューラルネットワーク(GNN)層から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.175503577352742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a fully differentiable iterative decoder for quantum low-density parity-check (LDPC) codes. The proposed algorithm is composed of classical belief propagation (BP) decoding stages and intermediate graph neural network (GNN) layers. Both component decoders are defined over the same sparse decoding graph enabling a seamless integration and scalability to large codes. The core idea is to use the GNN component between consecutive BP runs, so that the knowledge from the previous BP run, if stuck in a local minima caused by trapping sets or short cycles in the decoding graph, can be leveraged to better initialize the next BP run. By doing so, the proposed decoder can learn to compensate for sub-optimal BP decoding graphs that result from the design constraints of quantum LDPC codes. Since the entire decoder remains differentiable, gradient descent-based training is possible. We compare the error rate performance of the proposed decoder against various post-processing methods such as random perturbation, enhanced feedback, augmentation, and ordered-statistics decoding (OSD) and show that a carefully designed training process lowers the error-floor significantly. As a result, our proposed decoder outperforms the former three methods using significantly fewer post-processing attempts. The source code of our experiments is available online.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,量子低密度パリティチェック(LDPC)符号に対する完全微分可能な反復デコーダを提案する。 提案アルゴリズムは,古典的信念伝達(BP)復号段階と中間グラフニューラルネットワーク(GNN)層から構成される。 両方のコンポーネントデコーダは同じスパースデコードグラフ上で定義され、大きなコードへのシームレスな統合とスケーラビリティを実現する。 核となるアイデアは、連続するbp実行間でgnnコンポーネントを使用することであり、前回のbp実行からの知識が、デコードグラフのセットや短いサイクルをトラッピングすることによって引き起こされるローカルなミニマに詰まれば、次のbp実行をより初期化するために活用できる。 これにより、提案するデコーダは、量子LDPC符号の設計制約から生じる準最適BPデコーダグラフの補償を学ぶことができる。 デコーダ全体が微分可能であるため、勾配降下に基づくトレーニングが可能である。 提案手法は,ランダム摂動,強化フィードバック,拡張,順序統計復号 (osd) などの後処理手法と比較し,注意深く設計した学習プロセスが誤差床を著しく低下させることを示す。 その結果,提案するデコーダは,処理後試行回数を大幅に減らして,従来の3つの手法よりも優れていた。 実験のソースコードはオンラインで入手できます。

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