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【24h】

Neural Network Aided SC Decoder for Polar Codes

机译：用于极性代码的神经网络辅助SC解码器

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Theoretically, conventional decoders for polar codes can be entirely replaced by neural network (NN) with enough size and enough training, which called NN decoder. But the exponentially increasing training complexity becomes unacceptable when information length increases, which means only decoders for short codes can be trained practically. However, a successive cancellation (SC) decoder for long polar codes can be divided into several SC decoders for short codes, which can be replaced by several short codes NN decoders, then the whole decoder becomes our NN aided SC (NNSC) decoder. Besides, we defined Universal Set of NN, which can be combined into NNSC decoders for any long polar codes. In this paper, the main purpose of constructing NNSC decoder is increasing decoding efficiency of polar codes by taking advantage of NN, and in the meantime ensuring an acceptable performance compared to conventional decoding algorithms.
机译：从理论上讲，极地代码的传统解码器可以完全由具有足够尺寸和足够训练的神经网络（NN）被称为NN解码器。但是，当信息长度增加时，指数增加的训练复杂性变得不可接受，这意味着只能训练短代码的解码器。然而，对于长极性代码的连续取消（SC）解码器可以被分成几个用于短代码的SC解码器，这可以由几个短代码NN解码器代替，然后整个解码器成为我们的NN辅助SC（NNSC）解码器。此外，我们定义了通用的NN集，可以将其组合成任何长极性代码的NNSC解码器。在本文中，构造NNSC解码器的主要目的是通过利用NN来增加极性码的解码效率，并且在与传统的解码算法相比，与传统解码算法相比，确保可接受的性能。

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