[发明专利]一种深度学习辅助的Polar码共享权重残差BP译码方法在审

专利信息
申请号: 202210362101.8 申请日: 2022-04-07
公开(公告)号: CN114650064A 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 刘星成;成施展;杨栋 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: H03M13/29 分类号: H03M13/29
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 禹小明
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种深度学习辅助的Polar码共享权重残差BP译码方法,包括步骤如下:将BP网络因子图展开后,BP网络中每层节点在所有迭代期间共享两个可训练的权重li和权重ri,其中,权重li表示从右到左更新软信息时每层节点共享的可训练权重,ri表示从左到右更新软信息时每层节点共享的可训练权重;每条残差边在不同迭代期间共享一个残差系数β;在为每层节点分配好权重后,除首次迭代之外,每次迭代更新所得的软信息为本次迭代更新所得的软信息的(1‑β)部分与上次迭代所得的软信息的β部分之和;迭代结束后,得到译码结果。本发明采用权重共享方式,在不损失译码性能的基础上,大幅减少了需要训练的参数量,减少了训练成本和实际应用时的额外存储开销。
搜索关键词: 一种 深度 学习 辅助 polar 共享 权重 bp 译码 方法
【主权项】:
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