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申请/专利权人：澳门理工大学
摘要：本发明公开了一种基于超网络的LDPC码深度学习译码方法，目前信道神经译码的学习权重是针对特定额信道环境训练的，导致难以适应信道环境的变化。另外，信道译码器的网络层数难以根据应用环境来灵活改变。针对存在的这两个问题，提出了一种基于超网络的新型信道神经译码器。所述译码器由超网络和NNMS网络相结合，其中，NNMS网络为信道神经译码主网络，超网络为主网络生成学习权重；超网络由密集神经网络组成，其输入与主网络的输入均为信道接收到的对数似然比LLR值向量实验结果表明，与现有的信道神经译码算法相比，所提出的基于超网络的译码算法可以在LDPC、BCH和Hamming码上取得更好的性能。此外，所提出的框架可以提供学习权重的适应性和网络结构的灵活性。
主权项：1.一种基于超网络的LDPC码深度学习译码方法，其特征在于，所述方法由超网络和NNMS网络相结合，其中，NNMS网络为信道神经译码主网络，超网络为主网络生成学习权重；超网络由密集神经网络组成，其输入与主网络的输入均为信道接收到的对数似然比LLR值向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 澳门理工大学 一种基于超网络的LDPC码深度学习译码方法
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