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
摘要：
摘要 纠错输出代码（ECOC）是多分类中的成功技术，这是模式识别和机器学习中的核心问题。与其他方法相比，ECOC的一个主要优点是多类问题被分解为一组独立解决的二元问题。然而，文献定义了ECOC的一般纠错能力，而没有分析它如何在类之间分配，阻碍了对成对错误校正的更深入分析。为了解决这些局限性，本文提出 阅读全文