[发明专利]因子图上的概率传播

权利要求书

1.一种用于实现随机变量的概率分布在因子图上的传播的方法，所述方法包括：

提供对应于所述因子图的尖峰神经网络，所述尖峰神经网络具有与因子节点互连的变量节点，其中所述节点中的每一个包括被配置成实现该节点的计算功能的一组神经元；

针对一组随机变量中的每个随机变量生成至少一个尖峰信号，其中该变量的可能值的概率经由所述尖峰信号中出现尖峰而被编码；以及

在相应的变量节点处将所述一组随机变量的尖峰信号作为输入提供给所述神经网络；

由此所述概率分布经由在通过所述神经网络传播的信号中出现尖峰来传播。

2.如权利要求1所述的方法，包括生成每个所述尖峰信号，使得所述概率经由所述尖峰信号中的尖峰的出现速率和出现时间中的至少一者来编码。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述节点的神经元被配置为使得所述概率分布经由通过所述神经网络传播的信号中的尖峰的出现速率和出现时间中的至少一者来传播。

4.如权利要求3所述的方法，包括生成每个所述尖峰信号，使得所述概率经由所述尖峰信号中的尖峰的出现速率来编码，其中所述节点的神经元被配置成使得所述概率分布经由通过所述神经网络传播的信号中的尖峰的出现速率来传播。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述随机变量是二元变量，所述方法包括针对所述组中的每个随机变量生成对所述变量的二元值中的一个预定二元值的概率进行编码的单个尖峰信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述随机变量是多值变量，所述方法包括针对所述组中的每个随机变量的每个可能值，生成对所述变量的所述值的概率进行编码的尖峰信号。

7.一种用于通过在因子图上传播与相应信号样本对应的码字符号的概率分布来检测在信道输出处采样的信号中的纠错码字的方法，所述方法包括：

提供尖峰神经网络，所述尖峰神经网络具有与因子节点互连的变量节点，对应于由所述纠错码的解码算法定义的二分因子图，其中所述节点中的每一个包括被配置成实现该节点的计算功能的一组神经元；

针对与码字的符号相对应的每个信号样本生成至少一个尖峰信号，其中该样本的可能符号值的概率是经由所述尖峰信号中出现尖峰来编码的；以及

在相应变量节点处将对应于码字的符号的尖峰信号作为输入提供给所述神经网络；

由此所述概率分布经由在通过所述神经网络传播的信号中出现尖峰来传播，并且在传播之后所述变量节点输出码字的估计符号值。

8.如权利要求7所述的方法，包括生成每个所述尖峰信号，使得所述概率经由所述尖峰信号中的尖峰的出现速率和出现时间中的至少一者来编码。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述节点的神经元被配置为使得所述概率分布经由通过所述神经网络传播的信号中的尖峰的出现速率和出现时间中的至少一者来传播。

10.如权利要求9所述的方法，包括生成每个所述尖峰信号，使得所述概率经由所述尖峰信号中的尖峰的出现速率来编码，其中所述节点的神经元被配置成使得所述概率分布经由通过所述神经网络传播的信号中的尖峰的出现速率来传播。

11.如权利要求7所述的方法，其中所述码字符号是二元符号，所述方法包括为每个信号样本生成单个尖峰信号，所述单个尖峰信号对所述二元符号值中的一个预定二院符号值的概率进行编码。

12.如权利要求7所述的方法，其中所述码字符号是多值符号，所述方法包括为每个信号样本的每个可能符号值生成尖峰信号，所述尖峰信号对所述样本的所述符号值的概率进行编码。