Wyszukiwarka
Abstrakt
Forward error correction is crucial for communication, enabling error rate or required SNR reduction. Longer codes improve correction ratio. Iterated codes offer a solution for constructing long codeswith a simple coder and decoder. However, a basic iterative code decoder cannot fully exploit the code’s potential, as some error patterns within its correction capacity remain uncorrected.We propose two neural network-assisted decoders: one based on a classical neural network, and the second employing a convolutional neural network. Based on conducted research, we proposed an iterative neural network-based decoder. The resulting decoder demonstrated significantly improved overall performance, exceeding that of the classical decoder, proving the efficient application of neural networks in iterative code decoding.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (2)
-
Marek Blok dr hab. inż.
- Artificial Intelligence Center of Excellence, Hapag-Lloyd Knowledge Center Sp. z o.o.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2024
- Opis bibliograficzny:
- Blok M., Czaplewski B.: A Novel Iterative Decoding for Iterated Codes Using Classical and Convolutional Neural Networks// / : , 2024,
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-031-63759-9_28
- Źródła finansowania:
-
- Działalność statutowa/subwencja
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 44 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Global Surrogate Modeling by Neural Network-Based Model Uncertainty
- L. Leifsson,
- J. Nagawkar,
- L. Barnet
- + 3 autorów