論文の概要: Action-List Reinforcement Learning Syndrome Decoding for Binary Linear Block Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17893v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 05:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.06362
• Title: Action-List Reinforcement Learning Syndrome Decoding for Binary Linear Block Codes
• Title（参考訳）: 2進線形ブロック符号に対するアクションリスト強化学習症候群復号法
• Authors: Milad Taghipour, Bane Vasic,
• Abstract要約: 反復復号過程をマルコフ決定過程(MDP)にマッピングする手法について述べる。 符号ワードの周囲に特定の半径を持つハミング球を学習することにより, MDP の状態数を削減するために, 切り詰められた MDP を提案する。 我々は、性能を大幅に向上させるディープQネットワーク値に基づいて、アクションリストデコーダを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3148826359547514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the application of reinforcement learning techniques to enhance the performance of decoding of linear block codes based on flipping bits and finding optimal decisions. We describe the methodology for mapping the iterative decoding process into Markov Decision Processes (MDPs) and propose different methods to reduce the number of states in the MDP. A truncated MDP is proposed to reduce the number of states in the MDP by learning a Hamming ball with a specified radius around codewords. We then propose a general scheme for reinforcement learning based decoders applicable to any class of codes to improve the performance of decoders. We call this scheme an action-list decoding. We design an action-list decoder based on the Deep-Q network values that substantially enhance performance. We also get benefit of automorphism group of code to further improve the code performance. Additionally, we propose a feedback-based method to exploit and enhance the performance of existing high-performing decoders by applying reinforcement learning algorithms after the existing decoders. These approaches effectively reduces the complexity of the reinforcement learning block. Finally, we present experimental results for the Low-Density Parity Check (LDPC) codes over the Binary Symmetric Channel (BSC) to demonstrate the efficiency of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リニアブロック符号の復号化性能向上のための強化学習手法の適用について検討する。 本稿では,反復復号過程をマルコフ決定過程(MDP)にマッピングする手法について述べる。 符号ワードの周囲に特定の半径を持つハミング球を学習することにより, MDP の状態数を削減するために, 切り詰められた MDP を提案する。 そこで我々は,復号器の性能向上のために,任意の種類の符号に適用可能な強化学習に基づく復号器の汎用スキームを提案する。 私たちはこのスキームをアクションリストデコーディングと呼んでいる。 我々は、性能を大幅に向上させるディープQネットワーク値に基づいて、アクションリストデコーダを設計する。 また、コードのパフォーマンスをさらに改善するために、コードの自己同型グループ(automorphism group)の利点も得ます。 さらに,既存のデコーダの後に強化学習アルゴリズムを適用することで,既存の高性能デコーダの性能を活用・向上するフィードバックベース手法を提案する。 これらのアプローチは、強化学習ブロックの複雑さを効果的に減少させる。 最後に,低密度パリティチェック (LDPC) 符号をバイナリ対称性チャネル (BSC) 上で実験し,提案手法の有効性を実証する。

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