کدبرداری از کدهای خطی بر مبنای معادله سندرم با استفاده از یادگیری عمیق

استفاده از کدهای طول کوتاه در ارتباطات دیجیتال به خاطر فراگیرشدن پدیده اینترنت اشیاء از اهمیت ویژهای برخوردار است. از طرفی مدلهای یادگیری عمیق در زمینه های مختلفی مانند تشخیص اشیاء و تشخیص گفتار نتایج لبه علمی را بدست آورده اند. از این میان شبکه های کانولوشنی نقش اساسی در موفقیت مدلهای یادگیری عمیق را دارند. برای افزایش دقت کدبرداری کدهای طول کوتاه (Low Density Parity Check Codes) LDPC بر مبنای معادله علامت از شبکه کانولوشنی استفاده گردید. برای تعیین جواب معادله علامت از روش تشخیص الگوی خطا بهره گرفته شد. به این منظور، نخست شبکه کانولوشنی یک بعدی با سه لایه اصلی که هر لایه شامل زیرلایه های کانولوشن و ادغام میباشند استفاده شد. و سپس خروجی شبکه کانولوشنی بر شبکه برگشتی GRU اعمال گردید. شبکه برگشتی GRU با تعداد سه برابر طول کدواژه با تابع فعالسازی ReLU مورد استفاده واقع گردید. تعیین مقدار ابرپارامترهای شبکه عصبی مورد استفاده ابتدا بصورت مقادیر پیش فرض کتابخانه تنسورفلو نسخه ۲ مقدار دهی شد و در برخی موارد برای افزایش دقت تغییر داده شدند. مقایسه بین مدل ترکیبی حاصل از شبکه کانولوشنی یک بعدی و شبکه برگشتی با مدل شبکه برگشتی نشان میدهد که برای کد LDPC با طول ۶۴ در کاهش نرخ خطای بیت، مدل ترکیبی حاصل از شبکه کانولوشنی و شبکه GRU بهتر عمل میکند. نرخ خطای بیت در شرایط نویزی مختلف به میزان ۰,۵ تا ۰,۸ دسیبل کمتر از میزان کدبردار بیشینه گر احتمال تعیین میباشد. همچنین ما نشان دادیم که شبکه های کانولوشنی در کنار شبکه های برگشتی پتانسیل این امر را دارند که بتوانند عملکرد چنین شبکه هایی را بهبود ببخشند.

Keywords:

کدینگ , یادگیری عمیق , شبکه های کانولوشنی