2018年12月8日
On Deep Learning-Based Channel Decoding 论文笔记
摘要： 摘要 我们重新考虑使用深度神经网络对随机和结构化码字（例如极性码字）进行一次性解码。 虽然可以为码字族和短码字长度实现最大后验（MAP）误码率（BER）性能，但我们观察到（i）结构化码字更容易学习和（ii）神经网络能够生成在结构化训练期间从未见过的码字，而不是随机码字。 这些结果提供了一些证据，表明 阅读全文
posted @ 2018-12-08 10:51 赌书香 阅读(696) 评论(0) 推荐(0) 编辑